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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
11/07/2011 |
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Data da última atualização: |
06/01/2012 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
REZENDE, S. O.; MARCACINI, R. M.; MOURA, M. F. |
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Afiliação: |
SOLANGE O. REZENDE, ICMC/USP; RICARDO M. MARCACINI, ICMC/USP; MARIA FERNANDA MOURA, CNPTIA. |
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Título: |
O uso da mineração de textos para extração e organização não supervisionada de conhecimento. |
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Ano de publicação: |
2011 |
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Fonte/Imprenta: |
Revista de Sistema de Informação da FSMA, Macaé, n. 7, p. 7-21, 2011. |
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Idioma: |
Português |
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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. |
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Palavras-Chave: |
Agrupamentos de documentos; Aprendizado não supervisionado; Extração de metadados; Hierarquias de tópicos; Mineração de textos; Text mining. |
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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/37233/1/FSMA.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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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 Suínos e Aves. |
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Data corrente: |
01/12/2020 |
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Data da última atualização: |
03/02/2021 |
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Tipo da produção científica: |
Comunicado Técnico/Recomendações Técnicas |
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Autoria: |
DALLA COSTA, O. A.; COLDEBELLA, A.; DALLA COSTA, F. A.; BUSS, L. P.; LUDTKE, C. B.; BAYER, L. R.; KAISEKAMP, A.; HORST, A.; WILSMANN, C. G. |
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Afiliação: |
OSMAR ANTONIO DALLA COSTA, CNPSA; ARLEI COLDEBELLA, CNPSA; FILIPE ANTÔNIO DALLA COSTA, UNESP; LIZIÈ PERÉIRÂ BUSS, MAPA; CHARLI BEATRIZ LUDTKE, ABCS; LUIZ RICARDO BAYER, Cooperativa Languiru; ÂNGELO KAISEKAMP, Cooperativa Languiru; ALBERTO HORST; CÉSAR GUSTAVO WILSMANN. |
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Título: |
Comportamento da matriz suína na estação de alimentação. |
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Ano de publicação: |
2020 |
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Fonte/Imprenta: |
Concórdia: Embrapa Suínos e Aves, 2020. |
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Páginas: |
12 p. |
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Série: |
(Embrapa Suínos e Aves. Comunicado Técnico, 577). |
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ISSN: |
0100-8862 |
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Idioma: |
Português |
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Thesagro: |
Alimentação; Matriz; Sistema de Alimentação; Stress; Suinocultura. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/220904/1/COT577.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Suínos e Aves (CNPSA) |
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