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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Uva e Vinho. |
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Data corrente: |
10/01/2008 |
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Data da última atualização: |
07/06/2017 |
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Tipo da produção científica: |
Autoria/Organização/Edição de Livros |
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Autoria: |
TONIETTO, J.; SOTÉS, V. (ed.). |
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Afiliação: |
JORGE TONIETTO, CNPUV; Vicente Sotés, CYTED. |
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Título: |
Caracterização climática de regiões vitivinícolas Ibero-Americanas. |
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Ano de publicação: |
2007 |
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Fonte/Imprenta: |
Bento Gonçalves: Embrapa Uva e Vinho, 2007. |
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Páginas: |
64 p. |
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ISBN: |
978-85-89921-04-6 |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
El clima vitícola de las regiones productoras de uvas para vinos de Argentina (Carlos D. Catania, Silvia Avagnina de del Monte, Ernesto Martín Uliarte, Raúl F. del Monte, Jorge Tonietto). Elementos metodológicos para a caracterização sensorial de vinhos de regiões climáticas vitivinícolas (Mauro Celso Zanus, Jorge Tonietto). |
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Thesagro: |
Clima; Uva; Vinho; Viticultura. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/CNPUV/9285/1/tonietto-sotes-2007.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Uva e Vinho (CNPUV) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
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 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Agricultura Digital. Para informações adicionais entre em contato com cnptia.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
10/12/2008 |
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Data da última atualização: |
16/01/2020 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso / Nota Técnica |
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Autoria: |
LEITE, M. A. de A.; RICARTE, I. L. M. |
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Afiliação: |
MARIA ANGELICA DE ANDRADE LEITE, CNPTIA; IVAN LUIZ MARQUES RICARTE, UNICAMP. |
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Título: |
A framework for information retrieval based on fuzzy relations and multiple ontologies. |
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Ano de publicação: |
2008 |
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Fonte/Imprenta: |
In: IBERO-AMERICAN CONFERENCE ON AI: ADVANCES IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE, 11., 2008, Lisbon. Advances in artificial intelligence: proceedings. New York: Association for Computing Machinery, 2008. |
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Páginas: |
p. 292-301. |
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Série: |
(Lecture notes in artificial intelligence, 5290). |
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DOI: |
10.1007/978-3-540-88309-8_30 |
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Idioma: |
Inglês |
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Notas: |
IBERAMIA 2008. |
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Conteúdo: |
The use of knowledge in the information retrieval process allows the return of documents semantically related to the initial user's query. This knowledge can be encoded in a knowledge base to be used in information retrieval systems. The framework for information retrieval based on fuzzy relations and multiple ontologies is a proposal to retrieve information using a knowledge base composed of multiple related ontologies whose relationships are expressed as fuzzy relations. Using this knowledge organization a new method to expand the user query is proposed. The framework provides a way that each ontology can be represented independently as well as their relationships. The proposed framework performance is compared with another fuzzy-based approach for information retrieval. Also the query expansion method is tested with the Apache Lucene search engine. In both cases the proposed framework improves the obtained results. |
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Palavras-Chave: |
Apache Lucene; Fuzzy information retrieval; Knowledge representation; Ontologia; Ontology; Recuperação da informação; Representação do conhecimento. |
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Thesaurus NAL: |
Fuzzy logic; Information retrieval. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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Marc: |
LEADER 01978nam a2200277 a 4500
001 1009645
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260 $aIn: IBERO-AMERICAN CONFERENCE ON AI: ADVANCES IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE, 11., 2008, Lisbon. Advances in artificial intelligence: proceedings. New York: Association for Computing Machinery$c2008
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520 $aThe use of knowledge in the information retrieval process allows the return of documents semantically related to the initial user's query. This knowledge can be encoded in a knowledge base to be used in information retrieval systems. The framework for information retrieval based on fuzzy relations and multiple ontologies is a proposal to retrieve information using a knowledge base composed of multiple related ontologies whose relationships are expressed as fuzzy relations. Using this knowledge organization a new method to expand the user query is proposed. The framework provides a way that each ontology can be represented independently as well as their relationships. The proposed framework performance is compared with another fuzzy-based approach for information retrieval. Also the query expansion method is tested with the Apache Lucene search engine. In both cases the proposed framework improves the obtained results.
650 $aFuzzy logic
650 $aInformation retrieval
653 $aApache Lucene
653 $aFuzzy information retrieval
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653 $aRecuperação da informação
653 $aRepresentação do conhecimento
700 1 $aRICARTE, I. L. M.
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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