Data/hora: 23/09/2024 02:36:35

Biblioteca(s): 	Embrapa Agricultura Digital.	
Data corrente: 	03/03/2023	
Data da última atualização: 	03/03/2023	
Autoria: 	MOURA, M. F.; NOGUEIRA, B. M.; CONRADO, M. da S.; SANTOS, F. F. dos; REZENDE, S. O.	
Afiliação: 	MARIA FERNANDA MOURA, CNPTIA; BRUNO MAGALHÃES NOGUEIRA, UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO; MERLEY DA SILVA CONRADO, UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO; FABIANO FERNANDES DOS SANTOS, UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO; SOLANGE OLIVEIRA REZENDE, UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO.	
Título: 	Making good choices of non-redundant N-gram words.	
Ano de publicação: 	2008	
Fonte/Imprenta: 	In: INTERNATIONAL CONFERENCE ON COMPUTER AND INFORMATION TECHNOLOGY, 11., 2008, Khulna. Proceedings [...]. [Piscataway]: IEEE, 2008. p. 64-71.	
DOI: 	https://doi.org/10.1109/ICCITECHN.2008.4803111	
Idioma: 	Inglês	
Conteúdo: 	A new complete proposal to solve the problem of automatically selecting good and non redundant n-gram words as attributes for textual data is proposed.	
Palavras-Chave: 	Method; Mineração de texto; Text mining.	
Thesagro: 	Método.	
Categoria do assunto: 	--	
Registro original: 	Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)	
Exemplares: 	CNPTIA - (21624-1) - UPC - AA - DD -  -  -  - DIS