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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
18/11/2010 |
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Data da última atualização: |
15/01/2020 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
MOURA, M. F.; REZENDE, S. O. |
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Afiliação: |
MARIA FERNANDA MOURA, CNPTIA; SOLANGE OLIVEIRA REZENDE, ICMC/USP. |
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Título: |
Contribuições para a construção de taxonomias de tópicos em domínios restritos utilizando aprendizado estatístico. |
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Ano de publicação: |
2010 |
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Fonte/Imprenta: |
In: JOINT CONFERENCE, 2010, São Bernardo do Campo. Proceedings... [S.l.]: Sociedade Brasileira de Computação, 2010. |
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Páginas: |
p. 1-12. |
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ISBN: |
978-85-7669-250-8 |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
CTDIA 2010. VII Best MSc Dissertation/PhD Thesis Contest. |
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Conteúdo: |
Este trabalho tem como tema principal uma abordagem para a construção de taxonomias de tópicos em domínios de conhecimento restritos, cuja principal novidade é a integração de técnicas em etapas muito bem de?nidas, com várias contribuições inovadoras ao longo das mesmas. Dentre essas contribuições tem-se uma seleção de atributos multi-palavras e uma seleção de descritores para agrupamentos hierárquicos de documentos, processo conhecido por rotulação de agrupamentos. O método de seleção de atributos multi-palavras (n-gramas) baseia-se no pressuposto que a redundância é inerente à sua natureza estocástica e que a eliminação desta não traz perda de representatividade ao conjunto de atributos. Os dois métodos de rotulação propostos identi?cam unicamente cada grupo formado, observado por meio da forma de validação comparativa dos resultados dos métodos com dois outros da literatura; e tendo o segundo método proposto atingido os melhores resultados. |
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Palavras-Chave: |
Aprendizado estatístico; Métodos de rotulação; Mineração de textos; Organização da informação; Taxonomias de tópicos; Text mining. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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Marc: |
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700 1 $aREZENDE, S. O.
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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 |
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| Registros recuperados : 40 | |
| 8. |  | MOURA, M. F.; MACACINI, R. M.; REZENDE, S. O. Easily labelling hierarchical document clusters. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE BANCO DE DADOS, 23.; SIMPÓSIO BRASILEIRO DE ENGENHARIA DE SOFTWARE, 22.; WORKSHOP EM ALGORITMOS E APLICAÇÕES DE MINERAÇÃO DE DADOS, 4., 2008, Campinas. Anais... Campinas: UNICAMP, Instituto de Computação, 2008. p. 37-45.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso / Nota Técnica |
| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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| 16. | | RODRIGUES, L. S.; SINOARA, R. A.; REZENDE, S. O.; MARCACINI, R. M.; MOURA, M. F. Identificação de Pontos Perceptualmente Importantes (PIP) em séries temporais de tópicos extraídos de dados textuais. In: MOSTRA DE ESTAGIÁRIOS E BOLSISTAS DA EMBRAPA INFORMÁTICA AGROPECUÁRIA, 11., 2015, Campinas. Resumos expandidos... Brasília, DF: Embrapa, 2015. p. 38-44.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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| 20. | | MOURA, M. F.; MARCACINI, R. M.; NOGUEIRA, B. M.; CONRADO, M. da S.; REZENDE, S. O. A proposal for building domain topic taxonomies. In: WORKSHOP ON WEB AND TEXT INTELLIGENCE, 1.; SIMPÓSIO BRASILEIRO EM INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, 19., 2008, Salvador: Proceedings... São Carlos: ICMC/USP, 2008. p. 83-84.| Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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| Registros recuperados : 40 | |
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| Nenhum registro encontrado para a expressão de busca informada. |
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