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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Pecuária Sul. |
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Data corrente: |
11/02/2014 |
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Data da última atualização: |
11/02/2014 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
CAMPOS, G.; CARDOSO, F. F.; PICCOLI, M.; CAMPOS, L.; AZAMBUJA, R.; BRACCINI NETO, J. |
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Afiliação: |
GABRIEL CAMPOS, DOUTORANDO UFPEL; FERNANDO FLORES CARDOSO, CPPSUL; MÁRIO PICCOLI, DOUTORANDO UFRGS; LEONARDO CAMPOS; RODRIGO AZAMBUJA, DOUTORANDO UFPEL; JOSÉ BRACCINI NETO, UFRGS. |
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Título: |
Índices de seleção em bovinos da raça Aberdeen Angus. |
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Ano de publicação: |
2013 |
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Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 22.; ENCONTRO DE PÓS-GRADUAÇÃO, 15., 2013, Pelotas. Anais... Pelotas: UFPel, 2013. |
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Idioma: |
Português |
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Thesagro: |
Gado de corte. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/96938/1/Cardoso-CA-02922.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Pecuária Sul (CPPSUL) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
25/11/2008 |
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Data da última atualização: |
31/01/2020 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso / Nota Técnica |
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Autoria: |
NOGUEIRA, B. M.; MOURA, M. F.; CONRADO, M. da S.; ROSSI, R. G.; MARCACINI, R. M.; REZENDE, S. O. |
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Afiliação: |
BRUNO MAGALHÃES NOGUEIRA, USP; MARIA FERNANDA MOURA, CNPTIA; MERLEY DA SILVA CONRADO, USP; RAFAEL GERALDELI ROSSI, USP; RICARDO MARCONDES MARCACINI, USP; SOLANGE OLIVEIRA REZENDE, USP. |
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Título: |
Winning some of the document preprocessing challenges in a text mining process. |
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Ano de publicação: |
2008 |
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Fonte/Imprenta: |
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. |
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Páginas: |
p. 10-18. |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Considering the huge growth of the number of documents in the digital universe and the possibility of obtaining some competitive advantage in processing them, this paper describes some of the difficulties of working with text collections. More specifically, it shows some of the challenges on the step considered one of the most important of the Text Mining process - the data preprocessing - focusing on two of its main tasks: attribute generation and selection, considering not only single terms but composed terms too. In order to overcome the challenges imposed by these problems, this paper presents efficient unsupervised solutions. The application of these solutions in three real data sets is presented in order to evaluate them and to show a way to treat the data step by step. Good results were obtained at the end of the whole process. |
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Palavras-Chave: |
Dados semânticos; Mineração de textos; Text mining. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/80367/1/winning.pdf
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Marc: |
LEADER 01679nam a2200217 a 4500
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245 $aWinning some of the document preprocessing challenges in a text mining process.$h[electronic resource]
260 $aIn: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE BANCO DE DADOS, 23.; SIMPÓSIO BRASILEIRO DE ENGENHARIA DE SOFTWARE, 22.; WORKSHOP EM ALGORITMOS E APLICAÇÕES DE MINERAÇÃO DE DADOS, 4., 2008, Campinas. Anais... Campinas: UNICAMP, Instituto de Computação$c2008
300 $ap. 10-18.
520 $aConsidering the huge growth of the number of documents in the digital universe and the possibility of obtaining some competitive advantage in processing them, this paper describes some of the difficulties of working with text collections. More specifically, it shows some of the challenges on the step considered one of the most important of the Text Mining process - the data preprocessing - focusing on two of its main tasks: attribute generation and selection, considering not only single terms but composed terms too. In order to overcome the challenges imposed by these problems, this paper presents efficient unsupervised solutions. The application of these solutions in three real data sets is presented in order to evaluate them and to show a way to treat the data step by step. Good results were obtained at the end of the whole process.
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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