Data/hora: 01/06/2024 15:35:17

Biblioteca(s): 	Embrapa Agricultura Digital.	
Tipo da produção científica: 	Capítulo em Livro Técnico-Científico	
Data corrente: 	04/03/2008	
Data da última atualização: 	16/01/2020	
Autoria: 	MOURA, M. F.; REZENDE, S. O.	
Afiliação: 	MARIA FERNANDA MOURA, CNPTIA; SOLANGE OLIVEIRA REZENDE, USP.	
Título: 	Choosing a hierarchical cluster labelling method for a specific domain document collection.	
Ano de publicação: 	2007	
Fonte/Imprenta: 	In: NEVES, J. M.; SANTOS, M. F.; MACHADO, J. M. (Ed.). New triends in artificial intelligence. Braga: Tipografia Tadinense, 2007.	
Páginas: 	p. 812-823.	
Idioma: 	Inglês	
Conteúdo: 	One of the problems in automatic models to generate topic taxonomies is the process of creating the most significant word list that discriminates each document group. In this paper, some methods are proposed to discover these lists from hierarchical document groups, as well as the use os some classical methods for this task. The use of the methods was experimented by some domain specialists, trying to find a solution that could satisfy their expectations.	
Palavras-Chave: 	Cluster labelling; Clusterização; Documento hierárquico; Domain taxonomy; Hierarchical documento clustering; Topic taxonomy.	
Thesagro: 	Taxonomia.	
Thesaurus Nal: 	Cluster analysis; Taxonomy.	
Categoria do assunto: 	X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia	
Registro original: 	Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)	
Exemplares: 	CNPTIA - (11840-1) - UPC - PL - -- -  -  - 2008.00110 - DES
CNPTIA - (11840-2) - UPC - PL - DD -  -  -  - DIS