02122naa a2200217 a 450000100080000000500110000800800410001910000190006024501270007926000090020652014090021565300310162465300360165565300280169165300280171965300260174765300160177370000210178970000170181077300770182718954762012-01-06       2011    bl uuuu     u00u1 u    #d1 aREZENDE, S. O.  aO uso da mineração de textos para extração e organização não supervisionada de conhecimento.h[electronic resource]  c2011  aResumo. O avanço das tecnologias para aquisição e armazenamento de dados tem permitido que o volume de informação gerado em formato digital aumente de forma significativa nas organizações. Cerca de 80% desses dados estão em formato não estruturado, no qual uma parte significativa são textos. A organização inteligente dessas coleções textuais é de grande interesse para a maioria das instituições, pois agiliza processos de busca e recuperação da informação. Nesse contexto, a Mineração de Textos permite a transformação desse grande volume de dados textuais não estruturados em conhecimento útil, muitas vezes inovador para as organizações. Em especial, o uso de métodos não supervisionados para extração e organização de conhecimento recebe grande atenção na literatura, uma vez que não exigem conhecimento prévio a respeito das coleções textuais a serem exploradas. Nesse artigo são descritas as principais técnicas e algoritmos existentes para extração e organização não supervisionada de conhecimento a partir de dados textuais. Os trabalhos mais relevantes na literatura são apresentados e discutidos em cada fase do processo de Mineração de Textos; e, são sugeridas ferramentas computacionais existentes para cada tarefa. Por fim, alguns exemplos e aplicações são apresentados para ilustrar o uso da Mineração de Textos em problemas reais.  aAgrupamentos de documentos  aAprendizado não supervisionado  aExtração de metadados  aHierarquias de tópicos  aMineração de textos  aText mining1 aMARCACINI, R. M.1 aMOURA, M. F.  tRevista de Sistema de Informação da FSMA, Macaégn. 7, p. 7-21, 2011.