|
|
| Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Agricultura Digital. Para informações adicionais entre em contato com cnptia.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
Data corrente: |
04/03/2008 |
Data da última atualização: |
16/01/2020 |
Tipo da produção científica: |
Capítulo em Livro Técnico-Científico |
Autoria: |
MOURA, M. F.; REZENDE, S. O. |
Afiliação: |
MARIA FERNANDA MOURA, CNPTIA; SOLANGE OLIVEIRA REZENDE, USP. |
Título: |
Choosing a hierarchical cluster labelling method for a specific domain document collection. |
Ano de publicação: |
2007 |
Fonte/Imprenta: |
In: NEVES, J. M.; SANTOS, M. F.; MACHADO, J. M. (Ed.). New triends in artificial intelligence. Braga: Tipografia Tadinense, 2007. |
Páginas: |
p. 812-823. |
Idioma: |
Inglês |
Conteúdo: |
One of the problems in automatic models to generate topic taxonomies is the process of creating the most significant word list that discriminates each document group. In this paper, some methods are proposed to discover these lists from hierarchical document groups, as well as the use os some classical methods for this task. The use of the methods was experimented by some domain specialists, trying to find a solution that could satisfy their expectations. |
Palavras-Chave: |
Cluster labelling; Clusterização; Documento hierárquico; Domain taxonomy; Hierarchical documento clustering; Topic taxonomy. |
Thesagro: |
Taxonomia. |
Thesaurus Nal: |
Cluster analysis; Taxonomy. |
Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
Marc: |
LEADER 01286naa a2200253 a 4500 001 1005900 005 2020-01-16 008 2007 bl uuuu u00u1 u #d 100 1 $aMOURA, M. F. 245 $aChoosing a hierarchical cluster labelling method for a specific domain document collection.$h[electronic resource] 260 $c2007 300 $ap. 812-823. 520 $aOne of the problems in automatic models to generate topic taxonomies is the process of creating the most significant word list that discriminates each document group. In this paper, some methods are proposed to discover these lists from hierarchical document groups, as well as the use os some classical methods for this task. The use of the methods was experimented by some domain specialists, trying to find a solution that could satisfy their expectations. 650 $aCluster analysis 650 $aTaxonomy 650 $aTaxonomia 653 $aCluster labelling 653 $aClusterização 653 $aDocumento hierárquico 653 $aDomain taxonomy 653 $aHierarchical documento clustering 653 $aTopic taxonomy 700 1 $aREZENDE, S. O. 773 $tIn: NEVES, J. M.; SANTOS, M. F.; MACHADO, J. M. (Ed.). New triends in artificial intelligence. Braga: Tipografia Tadinense, 2007.
Download
Esconder MarcMostrar Marc Completo |
Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
|
Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
|
|
Registros recuperados : 237 | |
Registros recuperados : 237 | |
|
Nenhum registro encontrado para a expressão de busca informada. |
|
|