|
|
Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
Data corrente: |
07/01/2010 |
Data da última atualização: |
25/05/2017 |
Autoria: |
MOURA, M. F. |
Afiliação: |
MARIA FERNANDA MOURA, CNPTIA. |
Título: |
Contribuições para a construção de taxonomias de tópicos em domínios restritos utilizando aprendizado estatístico |
Ano de publicação: |
2009 |
Fonte/Imprenta: |
2009. |
Páginas: |
137 f. |
Idioma: |
Português |
Notas: |
Tese (Doutorado em Ciências de Computação e Matemática Computacional) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, SP, 2009. |
Conteúdo: |
A mineração de textos vem de encontro à realidade atual de compreender e utilizar grandes massas de dados textuais. Uma forma de auxiliar a compreensão dessas coleções de textos é construir taxonomias de tópicos a partir delas. As taxonomias de tópicos devem organizar esses documentos, preferencialmente em hierarquias, identificando os grupos obtidos por meios de descritores. Construir manual, automática ou semi-automaticamente taxonomias de tópicos de qualidade é uma tarefa nada trivial. Assim, o objetivo deste trabalho é construir taxonomias de tópicos em domínios de conhecimento restrito, por meio de mineração de textos, a fim de auxiliar o especialista no domínio de compreender e organizar textos. |
Palavras-Chave: |
Mineração de textos; Text mining. |
Thesagro: |
Taxonomia. |
Thesaurus Nal: |
Taxonomy. |
Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/17875/1/MFM_Tese_5318963-2.pdf
|
Marc: |
LEADER 01399nam a2200181 a 4500 001 1579846 005 2017-05-25 008 2009 bl uuuu m 00u1 u #d 100 1 $aMOURA, M. F. 245 $aContribuições para a construção de taxonomias de tópicos em domínios restritos utilizando aprendizado estatístico 260 $a2009.$c2009 300 $a137 f. 500 $aTese (Doutorado em Ciências de Computação e Matemática Computacional) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, SP, 2009. 520 $aA mineração de textos vem de encontro à realidade atual de compreender e utilizar grandes massas de dados textuais. Uma forma de auxiliar a compreensão dessas coleções de textos é construir taxonomias de tópicos a partir delas. As taxonomias de tópicos devem organizar esses documentos, preferencialmente em hierarquias, identificando os grupos obtidos por meios de descritores. Construir manual, automática ou semi-automaticamente taxonomias de tópicos de qualidade é uma tarefa nada trivial. Assim, o objetivo deste trabalho é construir taxonomias de tópicos em domínios de conhecimento restrito, por meio de mineração de textos, a fim de auxiliar o especialista no domínio de compreender e organizar textos. 650 $aTaxonomy 650 $aTaxonomia 653 $aMineração de textos 653 $aText mining
Download
Esconder MarcMostrar Marc Completo |
Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
|
Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
|
|
Registros recuperados : 1.066 | |
1023. | | BARBIERI, R.L. (Ed.). Cebola: ciência, arte e história. 2. ed. Brasília, DF: Embrapa Informação Tecnológica; Pelotas: Embrapa Clima Temperado, 2007. 150 p.Tipo: Autoria/Organização/Edição de Livros |
Biblioteca(s): Embrapa Agroindústria Tropical; Embrapa Clima Temperado. |
| |
1033. | | CARVALHO, P. E. R. Louro pardo. Colombo: Embrapa Florestas, 2002. 16 p. (Embrapa Florestas. Circular Técnica, 66).Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
| |
Registros recuperados : 1.066 | |
|
Nenhum registro encontrado para a expressão de busca informada. |
|
|