|
|
Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
Data corrente: |
23/11/2012 |
Data da última atualização: |
08/01/2020 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
Autoria: |
VARGAS, R. N. P.; MOURA, M. F.; SPERANZA, E. A.; REZENDE, S. O. |
Afiliação: |
ROSA NATHALIE PORTUGAL VARGAS, ICMC/USP; MARIA FERNANDA MOURA, CNPTIA; EDUARDO ANTONIO SPERANZA, CNPTIA; SOLANGE OLIVEIRA REZENDE, ICMC/USP. |
Título: |
Identificação da cobertura espacial de documentos usando mineração de textos. |
Ano de publicação: |
2012 |
Fonte/Imprenta: |
In: BRAZILIAN CONFERENCE ON INTELLIGENT SYSTEMS, 2012, Curitiba. Proceedings... Curitiba: SBC: UFPR, 2012. |
Páginas: |
12 p. |
Idioma: |
Português |
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 |
Palavras-Chave: |
Cobertura espacial; Mineração de texto; Text mining. |
Thesaurus Nal: |
Vegetation cover. |
Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/70737/1/104978-2.pdf
|
Marc: |
LEADER 02602nam a2200205 a 4500 001 1940425 005 2020-01-08 008 2012 bl uuuu u00u1 u #d 100 1 $aVARGAS, R. N. P. 245 $aIdentificação da cobertura espacial de documentos usando mineração de textos.$h[electronic resource] 260 $aIn: BRAZILIAN CONFERENCE ON INTELLIGENT SYSTEMS, 2012, Curitiba. Proceedings... Curitiba: SBC: UFPR$c2012 300 $a12 p. 520 $aResumo. 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. 650 $aVegetation cover 653 $aCobertura espacial 653 $aMineração de texto 653 $aText mining 700 1 $aMOURA, M. F. 700 1 $aSPERANZA, E. A. 700 1 $aREZENDE, S. O.
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 : 40 | |
8. | | MOURA, M. F.; MACACINI, R. M.; REZENDE, S. O. Easily labelling hierarchical document clusters. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE BANCO DE DADOS, 23.; SIMPÓSIO BRASILEIRO DE ENGENHARIA DE SOFTWARE, 22.; WORKSHOP EM ALGORITMOS E APLICAÇÕES DE MINERAÇÃO DE DADOS, 4., 2008, Campinas. Anais... Campinas: UNICAMP, Instituto de Computação, 2008. p. 37-45.Tipo: Artigo em Anais de Congresso / Nota Técnica |
Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
| |
15. | | CONRADO, M. da S.; MARCACINI, R. M.; MOURA, M. F.; REZENDE, S. O. O efeito do uso de diferentes formas de geração de termos na compreensibilidade e representatividade dos termos em coleções textuais na língua portuguesa. In: BRAZILIAN SYMPOSIUM IN INFORMATION AND HUMAN LANGUAGE TECHNOLOGY, 7; INTERNATIONAL WORKSHOP ON WEB AND TEXT INTELLIGENCE, 2., 2009; 7., 2009, São Carlos, SP: Proceedings... São Carlos: ICMC, USP, 2009. p. 1-10. WTI 2009. STIL 2009.Tipo: Artigo em Anais de Congresso / Nota Técnica |
Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
| |
17. | | RODRIGUES, L. S.; SINOARA, R. A.; REZENDE, S. O.; MARCACINI, R. M.; MOURA, M. F. Identificação de Pontos Perceptualmente Importantes (PIP) em séries temporais de tópicos extraídos de dados textuais. In: MOSTRA DE ESTAGIÁRIOS E BOLSISTAS DA EMBRAPA INFORMÁTICA AGROPECUÁRIA, 11., 2015, Campinas. Resumos expandidos... Brasília, DF: Embrapa, 2015. p. 38-44.Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
| |
Registros recuperados : 40 | |
|
Nenhum registro encontrado para a expressão de busca informada. |
|
|