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Registros recuperados : 41 | |
6. | | 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. Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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14. | | 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. Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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18. | | CONRADO, M. da S.; MARCACINI, R. M.; MOURA, M. F.; REZENDE, S. O. O efeito do uso de diferentes formas de geração de termos na compreensibilidade e representatividade dos termos em coleções textuais na língua portuguesa. In: BRAZILIAN SYMPOSIUM IN INFORMATION AND HUMAN LANGUAGE TECHNOLOGY, 7; INTERNATIONAL WORKSHOP ON WEB AND TEXT INTELLIGENCE, 2., 2009; 7., 2009, São Carlos, SP: Proceedings... São Carlos: ICMC, USP, 2009. p. 1-10. WTI 2009. STIL 2009. Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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19. | | 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. Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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Registros recuperados : 41 | |
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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
Data corrente: |
25/11/2008 |
Data da última atualização: |
31/01/2020 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso / Nota Técnica |
Autoria: |
MOURA, M. F.; MACACINI, R. M.; REZENDE, S. O. |
Afiliação: |
MARIA FERNANDA MOURA, CNPTIA; RICARDO MARCONDES MARCACINI, USP; SOLANGE OLIVEIRA REZENDE, USP. |
Título: |
Easily labelling hierarchical document clusters. |
Ano de publicação: |
2008 |
Fonte/Imprenta: |
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. |
Páginas: |
p. 37-45. |
Idioma: |
Inglês |
Conteúdo: |
One of the problems of automatic models that generate topic taxonomies is the process of creating the most significant term list that discriminates each document group. In this paper, a new method to label document hierarchical clusters is proposed, which is completely independent from the clustering method. This method automatically decides the number of the words in each label list, avoids word repetitions in a tree branch and provides a kind of cutting for the cluster tree. The obtained results were tested as search queries in a retrieval process and showed a very good performance. Additionally, the use of the method was experimented by some specialists in the text collection domain, trying to evaluate their understanding and expectations over the results. |
Palavras-Chave: |
Dados semânticos. |
Thesagro: |
Taxonomia. |
Thesaurus NAL: |
Cluster analysis; Taxonomy. |
Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/80368/1/easily.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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