Data/hora: 01/06/2024 01:59:36

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