Data/hora: 15/05/2024 00:12:17

Biblioteca(s): | Embrapa Agricultura Digital.
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