Data/hora: 07/06/2024 16:11:00

Biblioteca(s): | Embrapa Agricultura Digital.
Data corrente: | 11/07/2011
Data da última atualização: | 06/01/2012
Autoria: | REZENDE, S. O.; MARCACINI, R. M.; MOURA, M. F.
Afiliação: | SOLANGE O. REZENDE, ICMC/USP; RICARDO M. MARCACINI, ICMC/USP; MARIA FERNANDA MOURA, CNPTIA.
Título: | O uso da mineração de textos para extração e organização não supervisionada de conhecimento.
Ano de publicação: | 2011
Fonte/Imprenta: | Revista de Sistema de Informação da FSMA, Macaé, n. 7, p. 7-21, 2011.
Idioma: | Português
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.
Palavras-Chave: | Agrupamentos de documentos; Aprendizado não supervisionado; Extração de metadados; Hierarquias de tópicos; Mineração de textos; Text mining.
Categoria do assunto: | X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia
URL: | http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/37233/1/FSMA.pdf
Registro original: | Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)
Exemplares: | CNPTIA - (15859-1) - UPC - AP - DD -  -  -  - DIS