Data/hora: 13/06/2024 08:07:06

Biblioteca(s): | Embrapa Agricultura Digital.
Tipo da produção científica: | Artigo em Anais de Congresso
Data corrente: | 18/11/2010
Data da última atualização: | 15/01/2020
Autoria: | MOURA, M. F.; REZENDE, S. O.
Afiliação: | MARIA FERNANDA MOURA, CNPTIA; SOLANGE OLIVEIRA REZENDE, ICMC/USP.
Título: | Contribuições para a construção de taxonomias de tópicos em domínios restritos utilizando aprendizado estatístico.
Ano de publicação: | 2010
Fonte/Imprenta: | In: JOINT CONFERENCE, 2010, São Bernardo do Campo. Proceedings... [S.l.]: Sociedade Brasileira de Computação, 2010.
Páginas: | p. 1-12.
ISBN: | 978-85-7669-250-8
Idioma: | Português
Notas: | CTDIA 2010. VII Best MSc Dissertation/PhD Thesis Contest.
Conteúdo: | Este trabalho tem como tema principal uma abordagem para a construção de taxonomias de tópicos em domínios de conhecimento restritos, cuja principal novidade é a integração de técnicas em etapas muito bem de?nidas, com várias contribuições inovadoras ao longo das mesmas. Dentre essas contribuições tem-se uma seleção de atributos multi-palavras e uma seleção de descritores para agrupamentos hierárquicos de documentos, processo conhecido por rotulação de agrupamentos. O método de seleção de atributos multi-palavras (n-gramas) baseia-se no pressuposto que a redundância é inerente à sua natureza estocástica e que a eliminação desta não traz perda de representatividade ao conjunto de atributos. Os dois métodos de rotulação propostos identi?cam unicamente cada grupo formado, observado por meio da forma de validação comparativa dos resultados dos métodos com dois outros da literatura; e tendo o segundo método proposto atingido os melhores resultados.
Palavras-Chave: | Aprendizado estatístico; Métodos de rotulação; Mineração de textos; Organização da informação; Taxonomias de tópicos; Text mining.
Categoria do assunto: | X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia
Registro original: | Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)
Exemplares: | CNPTIA - (15286-1) - UPC - AA - DD -  -  - 2010.00013 - DIS