Data/hora: 07/06/2024 18:33:38

Biblioteca(s): 	Embrapa Agricultura Digital.	
Tipo da produção científica: 	Artigo em Anais de Congresso	
Data corrente: 	26/02/2016	
Data da última atualização: 	21/01/2020	
Autoria: 	RODRIGUES, L. S.; SINOARA, R. A.; REZENDE, S. O.; MARCACINI, R. M.; MOURA, M. F.	
Afiliação: 	LUCAS SANTIAGO RODRIGUES, UFMS; ROBERTA AKEMI SINOARA, ICMC-USP; SOLANGE OLIVEIRA REZENDE, ICMC/USP; RICARDO MARCONDES MARCACINI, UFMS; MARIA FERNANDA MOURA, CNPTIA.	
Título: 	Identificação de Pontos Perceptualmente Importantes (PIP) em séries temporais de tópicos extraídos de dados textuais.	
Ano de publicação: 	2015	
Fonte/Imprenta: 	In: MOSTRA DE ESTAGIÁRIOS E BOLSISTAS DA EMBRAPA INFORMÁTICA AGROPECUÁRIA, 11., 2015, Campinas. Resumos expandidos... Brasília, DF: Embrapa, 2015.	
Páginas: 	p. 38-44.	
Idioma: 	Português	
Conteúdo: 	Neste trabalho é apresentado um módulo computacional denominado PIPC (PIP Classification) que permite identificar Pontos Perceptualmente Importantes (PIP) em séries temporais. O módulo foi desenvolvido para apoiar o projeto Compilação e Recuperação de Informações Técnico-científicas e Indução ao Conhecimento (CRITIC@), permitindo identificar os pontos relevantes da evolução temporal de um tópico extraído dos textos, identificar documentos textuais que possam auxiliar a interpretar tais pontos, bem como classificar a formação de próximos PIPs nas séries temporais. Foram realizados testes do módulo a partir de notícias sobre produção de milho no Brasil, e os resultados preliminares de avaliação do módulo são promissores.	
Palavras-Chave: 	Classificação; Extração de tópicos; Séries temporais.	
Thesaurus Nal: 	Time series analysis.	
Categoria do assunto: 	X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia	
URL: 	http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/140179/1/020-15.pdf	
Registro original: 	Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)	
Exemplares: 	CNPTIA - (18775-1) - UMT - AA - DD -  -  -  - DIS