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1.Imagem marcado/desmarcadoMOURA, M. F.; REZENDE, S. O. Choosing a hierarchical cluster labelling method for a specific domain document collection. In: NEVES, J. M.; SANTOS, M. F.; MACHADO, J. M. (Ed.). New triends in artificial intelligence. Braga: Tipografia Tadinense, 2007. p. 812-823.

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2.Imagem marcado/desmarcadoMOURA, M. F.; REZENDE, S. O. A simple method for labeling hierarchical document clusters. In: IASTED INTERNATIONAL CONFERENCE ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND APPLICATIONS, 10., 2010, Innsbruck. Proceedings... Anaheim: ACTA Press. p. 363-371. AIA 2010.

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3.Imagem marcado/desmarcadoMOURA, M. F.; REZENDE, S. O. Contribuições para a construção de taxonomias de tópicos em domínios restritos utilizando aprendizado estatístico. In: JOINT CONFERENCE, 2010, São Bernardo do Campo. Proceedings... [S.l.]: Sociedade Brasileira de Computação, 2010. p. 1-12. CTDIA 2010. VII Best MSc Dissertation/PhD Thesis Contest.

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4.Imagem marcado/desmarcadoCONRADO, M. da S.; MOURA, M. F.; REZENDE, S. O. Facilitando a avaliação de taxonomias de tópicos automaticamente geradas no domínio do agronegócio. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROINFORMÁTICA, 7., 2009, Viçosa, MG. Anais... Viçosa, MG: UFV, 2009. 1 CD-ROM. SBIAgro 2009.

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5.Imagem marcado/desmarcadoCALÇADA, D. B.; REZENDE, S. O.; TEODORO, M. S. Analysis of green manure decomposition parameters in northeast Brazil using association rule networks. Computers and Electronics in Agriculture, v. 159, p. 34-41, 2019.

Biblioteca(s): Embrapa Meio-Norte.

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6.Imagem marcado/desmarcadoCALÇADA, D. B.; REZENDE, S. O.; TEODORO, M. S. Analysis of decomposition parameters of green manure in the Brazilian Northeast with Association Rules Networks. In: CONFERENCE ON AGRO BIG DATA AND DECISION SUPPORT SYSTEMS IN AGRICULTURE, 2017, Montevideo. Anais... Montevideo: Universitat de Lleiva: Universidad de la República de Uruguay, 2017.

Biblioteca(s): Embrapa Meio-Norte.

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7.Imagem marcado/desmarcadoMARCACINI, R. M.; MOURA, M. F.; REZENDE, S. O. Biblioteca digital IFM: uma aplicação para a organização da informação através de agrupamentos hierárquicos. In: BRAZILIAN SYMPOSIUM ON MULTIMEDIA AND THE WEB, 13., 2007, Gramado. Proceedings... Gramado: UFRGS, 2007. p. 117-122. WebMedia 2007.

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8.Imagem marcado/desmarcadoCONRADO, M. S.; MOURA, M. F.; REZENDE, S. O. TaXEm: a tool for aiding the evaluation of domain topic. In: INTERNATIONAL CONFERENCE ON COMPUTATIONAL PROCESSING OF THE PORTUGUESE LANGUAGE, 9., 2010, Porto Alegre. Extended Activities Proceedings... [S.l.: s.n.], 2010. 2 p. Propor 2010. Demonstration.

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9.Imagem marcado/desmarcadoMARCACINI, R. M.; MOURA, M. F.; REZENDE, S. O. Uma abordagem para seleção de grupos significativos em agrupamento hierárquico de documentos. In: CONGRESSO DA SOCIEDADE BRASILEIRA DE COMPUTAÇÃO, 29., 2009, Bento Gonçalves. Anais... Rio Grande do SUL: Instituto de Informática UFRGS, 2009. p. 929-938. CSBC 2009.

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10.Imagem marcado/desmarcadoMOURA, M. F.; MACACINI, R. M.; REZENDE, S. O. Easily labelling hierarchical document clusters. 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. p. 37-45.

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11.Imagem marcado/desmarcadoREZENDE, S. O.; MARCACINI, R. M.; MOURA, M. F. O uso da mineração de textos para extração e organização não supervisionada de conhecimento. Revista de Sistema de Informação da FSMA, Macaé, n. 7, p. 7-21, 2011.

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12.Imagem marcado/desmarcadoRODRIGUES, L. S.; REZENDE, S. O.; MOURA, M. F.; MARCACINI, R. M. Agribusiness time series forecasting using perceptually important events. In: LATIN AMERICAN COMPUTING CONFERENCE, 44., 2018, São Paulo. Anais... São Paulo: Mackenzie, 2018. 10 p. CLEI 2018.

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13.Imagem marcado/desmarcadoLOPES, C. de SÁ; MARCACINI, R. M.; REZENDE, S. O.; MOURA, M. F. Análise temporal de tópicos de publicações em agroinformática. In: MOSTRA DE ESTAGIÁRIOS E BOLSISTAS DA EMBRAPA INFORMÁTICA AGROPECUÁRIA, 9., 2013, Campinas. Resumos... Brasília, DF: Embrapa, 2013. p. 48-50.

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14.Imagem marcado/desmarcadoMOURA, M. F.; SANTOS, F. F. dos; MARCACINI, R. M.; REZENDE, S. O. Metodologia para a comparação de diferentes métodos de descrição de agrupamentos hierárquicos de documentos independentes do algoritmo de agrupamento. Campinas: Embrapa Informática Agropecuária, 2010. 37 p. il. (Embrapa Informática Agropecuária. Boletim de pesquisa e desenvolvimento, 26).

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15.Imagem marcado/desmarcadoOSAKU, D.; SANTOS, P. M.; SANTOS, B. N.; REZENDE, S. O. Pasture degradation papers search: how can supervised and transdutive methods help on the process of classification? In: ENCONTRO NACIONAL DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E COMPUTACIONAL, 20., Belo Horizonte. Belo Horizonte: UFMG, 2023. 15 p.

Biblioteca(s): Embrapa Pecuária Sudeste.

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16.Imagem marcado/desmarcadoNOGUEIRA, B. M.; MOURA, M. F.; CONRADO, M. S.; REZENDE, S. O. Avaliação de métodos não-supervisionados de seleção de atributos para mineração de textos. In: WORKSHOP ON WEB AND TEXT INTELLIGENCE, 1.; SIMPÓSIO BRASILEIRO EM INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, 19., 2008, Salvador: Proceedings... São Carlos: ICMC/USP, 2008. p. 59-66. WTI; SBIA 2008.

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17.Imagem marcado/desmarcadoMOURA, M. F.; CANTADOR, G.; REZENDE, S. O.; ALENCAR, S. B. de; BARBOSA, P. F. Recomendações para a preparação de dados textuais para mineração. São Carlos: CPPSE; CNTIA; USP-ICMC, 2006. 25 p.

Biblioteca(s): Embrapa Pecuária Sudeste.

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18.Imagem marcado/desmarcadoMOURA, M. F.; MARCACINI, R. M.; NOGUEIRA, B. M.; CONRADO, M. da S.; REZENDE, S. O. A proposal for building domain topic taxonomies. In: WORKSHOP ON WEB AND TEXT INTELLIGENCE, 1.; SIMPÓSIO BRASILEIRO EM INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, 19., 2008, Salvador: Proceedings... São Carlos: ICMC/USP, 2008. p. 83-84.

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19.Imagem marcado/desmarcadoVARGAS, R. N. P.; MOURA, M. F.; SPERANZA, E. A.; REZENDE, S. O. Identificação da cobertura espacial de documentos usando mineração de textos. In: BRAZILIAN CONFERENCE ON INTELLIGENT SYSTEMS, 2012, Curitiba. Proceedings... Curitiba: SBC: UFPR, 2012. 12 p.

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20.Imagem marcado/desmarcadoRODRIGUES, L. S.; SINOARA, R. A.; REZENDE, S. O.; MARCACINI, R. M.; MOURA, M. F. Identificação de Pontos Perceptualmente Importantes (PIP) em séries temporais de tópicos extraídos de dados textuais. In: MOSTRA DE ESTAGIÁRIOS E BOLSISTAS DA EMBRAPA INFORMÁTICA AGROPECUÁRIA, 11., 2015, Campinas. Resumos expandidos... Brasília, DF: Embrapa, 2015. p. 38-44.

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Registro Completo

Biblioteca(s):  Embrapa Agricultura Digital.
Data corrente:  18/11/2010
Data da última atualização:  15/01/2020
Tipo da produção científica:  Artigo em Anais de Congresso
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
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status
CNPTIA15286 - 1UPCAA - DD2010.00013
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