Data/hora: 25/09/2024 11:39:35

Biblioteca(s): 	Embrapa Agricultura Digital.	
Data corrente: 	11/07/2011	
Data da última atualização: 	06/01/2012	
Autoria: 	REZENDE, S. O.; MARCACINI, R. M.; MOURA, M. F.	
Afiliação: 	SOLANGE O. REZENDE, ICMC/USP; RICARDO M. MARCACINI, ICMC/USP; MARIA FERNANDA MOURA, CNPTIA.	
Título: 	O uso da mineração de textos para extração e organização não supervisionada de conhecimento.	
Ano de publicação: 	2011	
Fonte/Imprenta: 	Revista de Sistema de Informação da FSMA, Macaé, n. 7, p. 7-21, 2011.	
Idioma: 	Português	
Conteúdo: 	Resumo. O avanço das tecnologias para aquisição e armazenamento de dados tem permitido que o volume de informação gerado em formato digital aumente de forma significativa nas organizações. Cerca de 80% desses dados estão em formato não estruturado, no qual uma parte significativa são textos. A organização inteligente dessas coleções textuais é de grande interesse para a maioria das instituições, pois agiliza processos de busca e recuperação da informação. Nesse contexto, a Mineração de Textos permite a transformação desse grande volume de dados textuais não estruturados em conhecimento útil, muitas vezes inovador para as organizações. Em especial, o uso de métodos não supervisionados para extração e organização de conhecimento recebe grande atenção na literatura, uma vez que não exigem conhecimento prévio a respeito das coleções textuais a serem exploradas. Nesse artigo são descritas as principais técnicas e algoritmos existentes para extração e organização não supervisionada de conhecimento a partir de dados textuais. Os trabalhos mais relevantes na literatura são apresentados e discutidos em cada fase do processo de Mineração de Textos; e, são sugeridas ferramentas computacionais existentes para cada tarefa. Por fim, alguns exemplos e aplicações são apresentados para ilustrar o uso da Mineração de Textos em problemas reais.	
Palavras-Chave: 	Agrupamentos de documentos; Aprendizado não supervisionado; Extração de metadados; Hierarquias de tópicos; Mineração de textos; Text mining.	
Categoria do assunto: 	X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia	
URL: 	http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/37233/1/FSMA.pdf	
Registro original: 	Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)	
Exemplares: 	CNPTIA - (15859-1) - UPC - AP - DD -  -  -  - DIS