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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Soja. |
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Data corrente: |
28/02/2020 |
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Data da última atualização: |
17/12/2020 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
FRANÇA-NETO, J. B.; KRZYZANOWSKI, F. C. |
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Afiliação: |
JOSE DE BARROS FRANCA NETO, CNPSO; FRANCISCO CARLOS KRZYZANOWSKI, CNPSO. |
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Título: |
Soja |
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Ano de publicação: |
2019 |
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Fonte/Imprenta: |
Campos & Negócios Grãos, v. 17, n. 199, p. 12-15, 2019 |
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ISSN: |
2359-5399 |
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Idioma: |
Português |
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Thesagro: |
Semente; Teste de Sementes. |
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Thesaurus Nal: |
Seed quality. |
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Categoria do assunto: |
F Plantas e Produtos de Origem Vegetal |
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Soja (CNPSO) |
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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: |
26/02/2016 |
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Data da última atualização: |
21/01/2020 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
RODRIGUES, L. S.; SINOARA, R. A.; REZENDE, S. O.; MARCACINI, R. M.; MOURA, M. F. |
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Afiliação: |
LUCAS SANTIAGO RODRIGUES, UFMS; ROBERTA AKEMI SINOARA, ICMC-USP; SOLANGE OLIVEIRA REZENDE, ICMC/USP; RICARDO MARCONDES MARCACINI, UFMS; MARIA FERNANDA MOURA, CNPTIA. |
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Título: |
Identificação de Pontos Perceptualmente Importantes (PIP) em séries temporais de tópicos extraídos de dados textuais. |
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Ano de publicação: |
2015 |
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Fonte/Imprenta: |
In: MOSTRA DE ESTAGIÁRIOS E BOLSISTAS DA EMBRAPA INFORMÁTICA AGROPECUÁRIA, 11., 2015, Campinas. Resumos expandidos... Brasília, DF: Embrapa, 2015. |
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Páginas: |
p. 38-44. |
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Idioma: |
Português |
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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. |
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Palavras-Chave: |
Classificação; Extração de tópicos; Séries temporais. |
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Thesaurus NAL: |
Time series analysis. |
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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/140179/1/020-15.pdf
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Marc: |
LEADER 01550nam a2200217 a 4500
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005 2020-01-21
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245 $aIdentificação de Pontos Perceptualmente Importantes (PIP) em séries temporais de tópicos extraídos de dados textuais.$h[electronic resource]
260 $aIn: MOSTRA DE ESTAGIÁRIOS E BOLSISTAS DA EMBRAPA INFORMÁTICA AGROPECUÁRIA, 11., 2015, Campinas. Resumos expandidos... Brasília, DF: Embrapa$c2015
300 $ap. 38-44.
520 $aNeste 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.
650 $aTime series analysis
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653 $aSéries temporais
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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