Data/hora: 11/06/2024 17:21:47

Biblioteca(s): | Embrapa Agricultura Digital.
Data corrente: | 03/03/2023
Data da última atualização: | 03/03/2023
Autoria: | MOURA, M. F.; NOGUEIRA, B. M.; CONRADO, M. da S.; SANTOS, F. F. dos; REZENDE, S. O.
Afiliação: | MARIA FERNANDA MOURA, CNPTIA; BRUNO MAGALHÃES NOGUEIRA, UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO; MERLEY DA SILVA CONRADO, UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO; FABIANO FERNANDES DOS SANTOS, UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO; SOLANGE OLIVEIRA REZENDE, UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO.
Título: | Making good choices of non-redundant N-gram words.
Ano de publicação: | 2008
Fonte/Imprenta: | In: INTERNATIONAL CONFERENCE ON COMPUTER AND INFORMATION TECHNOLOGY, 11., 2008, Khulna. Proceedings [...]. [Piscataway]: IEEE, 2008. p. 64-71.
DOI: | https://doi.org/10.1109/ICCITECHN.2008.4803111
Idioma: | Inglês
Conteúdo: | A new complete proposal to solve the problem of automatically selecting good and non redundant n-gram words as attributes for textual data is proposed.
Palavras-Chave: | Method; Mineração de texto; Text mining.
Thesagro: | Método.
Categoria do assunto: | --
Registro original: | Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)
Exemplares: | CNPTIA - (21624-1) - UPC - AA - DD -  -  -  - DIS