Data/hora: 06/06/2024 12:24:29

Biblioteca(s): 	Embrapa Agricultura Digital.	
Data corrente: 	12/04/2011	
Data da última atualização: 	12/04/2011	
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, USP; MERLEY DA SILVA CONRADO, USP; FABIANO FERNADES DOS SANTOS, ICMC/USP; SOLANGE OLIVEIRA REZENDE, ICMC/USP.	
Título: 	Um modelo para a seleção de n-gramas significativos e não redundantes em tarefas de mineração de textos.	
Ano de publicação: 	2010	
Fonte/Imprenta: 	Campinas: Embrapa Informática Agropecuária, 2010.	
Páginas: 	37 p. il.	
Série: 	(Embrapa Informática Agropecuária. Boletim de pesquisa e desenvolvimento, 23).	
Idioma: 	Português	
Conteúdo: 	Uma proposta completa para resolver o problema de selecionar automaticamente atributos não redundantes do tipo n-gramas é apresentada neste trabalho. Geralmente, o uso de n-gramas é um requisito para melhorar a interpretação subjetiva dos resultados em tarefas de mineração de textos, nesses casos, eles são estatisticamente gerados e selecionados. Após a seleção, em geral, há a presença de redundâncias, por exemplo, o termo "informática agropecuária" e seus componentes "informática" e "agropecuária". Assim, propõe-se um modelo que envolve a remoção de stopwords estatisticamente identificadas, uma seleção estatística eficiente para os atributos do tipo n-grama e a remoção das redundâncias apresentadas após a seleção. Observa-se, pelos resultados experimentais apresentados, sobre os atributos originais e os atributos sem as redundâncias, que, como esperado, após a eliminação das redundâncias não há perda de representatividade. Além disso, a redução no número de atributos é expressiva, o que pode significar ganhos em desempenho nas tarefas de extração de padrões, bem como na interpretabilidade subjetiva dos resultados. Deve-se salientar que o método proposto é útil a qualquer algoritmo de aprendizado de máquina aplicado a uma tarefa de mineração de textos, e, parece ser igualmente aplicável a textos em quaisquer línguas.	
Palavras-Chave: 	Atributos redundantes; Attribute selection; Categorical data; Dados categorizados; Mineração de textos; N-gramas; N-grams; Recuperação da informação; Redundant attribute; Seleção de atributos; Text mining.	
Thesaurus Nal: 	Information retrieval.	
Categoria do assunto: 	X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia	
URL: 	http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/32458/1/BolPesq23.pdf	
Registro original: 	Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)	
Exemplares: 	CNPTIA - (15664-1) - UMT - FL - DD -  -  -  - DIS