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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
23/11/2012 |
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Data da última atualização: |
08/01/2020 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
VARGAS, R. N. P.; MOURA, M. F.; SPERANZA, E. A.; REZENDE, S. O. |
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Afiliação: |
ROSA NATHALIE PORTUGAL VARGAS, ICMC/USP; MARIA FERNANDA MOURA, CNPTIA; EDUARDO ANTONIO SPERANZA, CNPTIA; SOLANGE OLIVEIRA REZENDE, ICMC/USP. |
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Título: |
Identificação da cobertura espacial de documentos usando mineração de textos. |
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Ano de publicação: |
2012 |
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Fonte/Imprenta: |
In: BRAZILIAN CONFERENCE ON INTELLIGENT SYSTEMS, 2012, Curitiba. Proceedings... Curitiba: SBC: UFPR, 2012. |
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Páginas: |
12 p. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Resumo. Atualmente, é comum que usuários levem em consideração o contexto geográfico dos documentos nos processos de Recuperação de Informação. No entanto, os sistemas convencionais de extração de informação que estão baseados em palavras-chave não consideram que as palavras podem representar entidades geográficas espacialmente relacionadas com outras entidades nos documentos. Para resolver esse problema, é necessário viabilizar o georreferenciamento dos textos, ou seja, identificar as entidades geográficas presentes e associá-las com sua correta localização espacial. A identificação e desambiguação das entidades geográficas apresenta desafios importantes, principalmente do ponto de vista linguístico,Assim, a principal estratégia para superar os problemas de ambiguidade, compreende a identificação de evidências que auxiliem na identificação e desambiguação das localidades nos textos. O presente trabalho propõe uma metodologia que permite identificar e determinar a cobertura espacial dos documentos, denominada SpatialCIM. A metodologia SpatialCIM tem o objetivo de organizar os processos de resolução de topônimos. Para isso, foram propostas e desenvolvidas as abordagens de (1) Desambiguação por Pontos e a (2) Desambiguação Textual e Estrutural. Essas abordagens, exploram duas técnicas diferentes de desambiguação de topônimos, as quais, geram e desambiguam os caminhos geográficos associados aos topônimos reconhecidos para cada documento. A partir dos resultados obtidos, foi possível demostrar que as técnicas de desambiguação melhoram a precisão e revocação na classificação espacial dos documentos. Demonstrou-se também o impacto positivo do uso de uma ferramenta linguística no processo de reconhecimento das entidades geográficas. Assim, foi demostrada a utilidade dos processos de desambiguação para a obtenção da cobertura espacial dos documentos. MenosResumo. Atualmente, é comum que usuários levem em consideração o contexto geográfico dos documentos nos processos de Recuperação de Informação. No entanto, os sistemas convencionais de extração de informação que estão baseados em palavras-chave não consideram que as palavras podem representar entidades geográficas espacialmente relacionadas com outras entidades nos documentos. Para resolver esse problema, é necessário viabilizar o georreferenciamento dos textos, ou seja, identificar as entidades geográficas presentes e associá-las com sua correta localização espacial. A identificação e desambiguação das entidades geográficas apresenta desafios importantes, principalmente do ponto de vista linguístico,Assim, a principal estratégia para superar os problemas de ambiguidade, compreende a identificação de evidências que auxiliem na identificação e desambiguação das localidades nos textos. O presente trabalho propõe uma metodologia que permite identificar e determinar a cobertura espacial dos documentos, denominada SpatialCIM. A metodologia SpatialCIM tem o objetivo de organizar os processos de resolução de topônimos. Para isso, foram propostas e desenvolvidas as abordagens de (1) Desambiguação por Pontos e a (2) Desambiguação Textual e Estrutural. Essas abordagens, exploram duas técnicas diferentes de desambiguação de topônimos, as quais, geram e desambiguam os caminhos geográficos associados aos topônimos reconhecidos para cada documento. A partir dos resultados obtidos, foi pos... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Cobertura espacial; Mineração de texto; Text mining. |
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Thesaurus Nal: |
Vegetation cover. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/70737/1/104978-2.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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