Data/hora: 21/06/2024 15:44:29

Biblioteca(s): | Embrapa Agricultura Digital.
Data corrente: | 22/12/2017
Data da última atualização: | 21/01/2020
Autoria: | BARROS, F. M. M.; OLIVEIRA, S. R. de M.
Afiliação: | FLAVIO M. M. BARROS, Feagri/Unicamp; STANLEY ROBSON DE MEDEIROS OLIVEIRA, CNPTIA.
Título: | Avaliação de métodos de detecção de tópicos em pré-processamento para classificação de textos agrícolas.
Ano de publicação: | 2017
Fonte/Imprenta: | In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROINFORMÁTICA, 11., 2017, Campinas. Ciência de dados na era da agricultura digital: anais. Campinas: Editora da Unicamp: Embrapa Informática Agropecuária, 2017.
Páginas: | p. 615-624.
ISBN: | 978-85-85783-75-4
Idioma: | Português
Notas: | SBIAgro 2017.
Conteúdo: | Neste trabalho, buscou-se construir e comparar modelos capazes de diferenciar textos sobre a cultura da cana-de-açúcar de outros textos relacionados a outras culturas ou criações. Para criar modelos de classificação de textos, os dados são transformados em matrizes termos-documentos, de forma que os dados apresentam alta dimensionalidade. Para construir melhores modelos de classificação de textos agrícolas foram testados: a) métodos de redução de dimensionalidade utilizando LDA (Latent Dirichlet Allocation) e PCA (Principal Component Analysis); b) número de tópicos/componentes principais; c) unigrama/bigrama; e d) algoritmos Random Forest, Gradiente Boosting e SVM (Support Vector Machine), de forma a determinar os fatores que mais impactam o AUC (Area Under the Curve). Os resultados demonstraram que os fatores estatisticamente significativos são o tipo de pré-processamento, com vantagem para LDA, e o tipo de algoritmo utilizado, com destaque para o SVM. O número de tópicos e de componentes principais e o uso de unigrama e bigrama não tiveram efeito estatisticamente significativo na performance dos modelos em termos de AUC.
Palavras-Chave: | Agricultural information systems; Aprendizado de máquina; Dimensionality reduction; Machine Learning; Mineração de textos; Redução de dimensionalidade; Sistema de informação agrícola; Text mining.
Thesagro: | Agricultura.
Thesaurus Nal: | Agriculture.
Categoria do assunto: | X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia
URL: | http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/169707/1/Avaliacao-sbiagro2017.pdf
Registro original: | Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)
Exemplares: | CNPTIA - (19558-1) - UMT - AA - DD -  -  -  - DIS