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BDPA - Bases de Dados da Pesquisa Agropecuária Embrapa
 






Registro Completo
Biblioteca(s):  Embrapa Agricultura Digital.
Data corrente:  12/04/2011
Data da última atualização:  12/04/2011
Tipo da produção científica:  Boletim de Pesquisa e Desenvolvimento
Autoria:  MOURA, M. F.; NOGUEIRA, B. M.; CONRADO, M. da S.; SANTOS, F. F. dos; REZENDE, S. O.
Afiliação:  MARIA FERNANDA MOURA, CNPTIA; BRUNO MAGALHÃES NOGUEIRA, USP; MERLEY DA SILVA CONRADO, USP; FABIANO FERNADES DOS SANTOS, ICMC/USP; SOLANGE OLIVEIRA REZENDE, ICMC/USP.
Título:  Um modelo para a seleção de n-gramas significativos e não redundantes em tarefas de mineração de textos.
Ano de publicação:  2010
Fonte/Imprenta:  Campinas: Embrapa Informática Agropecuária, 2010.
Páginas:  37 p. il.
Série:  (Embrapa Informática Agropecuária. Boletim de pesquisa e desenvolvimento, 23).
Idioma:  Português
Conteúdo:  Uma proposta completa para resolver o problema de selecionar automaticamente atributos não redundantes do tipo n-gramas é apresentada neste trabalho. Geralmente, o uso de n-gramas é um requisito para melhorar a interpretação subjetiva dos resultados em tarefas de mineração de textos, nesses casos, eles são estatisticamente gerados e selecionados. Após a seleção, em geral, há a presença de redundâncias, por exemplo, o termo "informática agropecuária" e seus componentes "informática" e "agropecuária". Assim, propõe-se um modelo que envolve a remoção de stopwords estatisticamente identificadas, uma seleção estatística eficiente para os atributos do tipo n-grama e a remoção das redundâncias apresentadas após a seleção. Observa-se, pelos resultados experimentais apresentados, sobre os atributos originais e os atributos sem as redundâncias, que, como esperado, após a eliminação das redundâncias não há perda de representatividade. Além disso, a redução no número de atributos é expressiva, o que pode significar ganhos em desempenho nas tarefas de extração de padrões, bem como na interpretabilidade subjetiva dos resultados. Deve-se salientar que o método proposto é útil a qualquer algoritmo de aprendizado de máquina aplicado a uma tarefa de mineração de textos, e, parece ser igualmente aplicável a textos em quaisquer línguas.
Palavras-Chave:  Atributos redundantes; Attribute selection; Categorical data; Dados categorizados; Mineração de textos; N-gramas; N-grams; Recuperação da informação; Redundant attribute; Seleção de atributos; Text mining.
Thesaurus Nal:  Information retrieval.
Categoria do assunto:  X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/32458/1/BolPesq23.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status URL
CNPTIA15664 - 1UMTFL - DD
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Registro Completo

Biblioteca(s):  Embrapa Arroz e Feijão.
Data corrente:  29/05/1998
Data da última atualização:  28/02/2019
Tipo da produção científica:  Resumo em Anais de Congresso
Autoria:  GUIMARÃES, C. M.; BELHASSEN, E.; BEVITORI, R.; ANTAL, J. B.; CASTIGLIONI, V. B.
Afiliação:  CLEBER MORAIS GUIMARAES, CNPAF; ROSANGELA BEVITORI, CNPAF; VANIA BEATRIZ RODRIGUES CASTIGLIONI, CNPSo.
Título:  Efeito da deficiência hídrica em híbridos de girassol.
Ano de publicação:  1995
Fonte/Imprenta:  In: REUNIAO NACIONAL DE PESQUISA DE GIRASSOL, 11., 1995, Goiania. Resumos. Goiania: EMBRAPA-CNPAF: EMGOPA, 1995.
Páginas:  p. 62-63.
Idioma:  Português
Conteúdo:  Objetivando selecionar genótipos de girassol mais adaptados a essas condições climáticas, estudou-se o efeito da deficiência hídrica durante a fase reprodutiva, por ser a mais susceptível a seca, de oito híbridos.
Thesagro:  Cerrado; Deficiência Hídrica; Girassol; Hibrido.
Categoria do assunto:  F Plantas e Produtos de Origem Vegetal
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/162067/1/CNPAF-1995-p610001.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Arroz e Feijão (CNPAF)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status
CNPAF13630 - 1UPCRA - PP19951995
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