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| Registros recuperados: 23 | |
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| CALÇADA, D. B.; REZENDE, S. O.; TEODORO, M. S.. |
| Modern agricultural processes are increasingly looking at the use of chemicals, so the constant search for organic alternatives to fertilization becomes frequent. The use of data mining using association rule networks (ARN) can aid in the analysis of the parameters involved in choosing which plant to use as green manure. In this work, an analysis of the parameters of green manures used in the Brazilian Northeast is presented, demonstrating the applicability of the computational technique as well as its use to gain in productivity. |
| Tipo: Separatas |
Palavras-chave: Adubos verdes.; Produto.. |
| Ano: 2017 |
URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1086808 |
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| MOURA, M. F.; PEREIRA, R. G.; TARARAM, G. M.; GONZALES, L. E.; TAKEMURA, C. M.; OLIVEIRA, S. R. de M.; EVANGELISTA, S. R. M.; REZENDE, S. O.; SANTOS, F. F. dos. |
| Neste trabalho é apresentada a versão 2.0 do software CRITIC - Compilação e Recuperação de Informação Técnico-científica e Indução ao Conhecimento, com base em técnicas de mineração de textos sobre artigos científicos. |
| Tipo: Anais e Proceedings de eventos |
Palavras-chave: Recuperação de informação; Análise exploratória de dados; Mineração de textos; Software CRITIC; Exploratory data analysis; Text mining; Information retrieval. |
| Ano: 2016 |
URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1057765 |
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| MOURA, M. F.; TARARAM, G.; SILVA, L. A.; GONZALES, L. E.; TAKEMURA, C. M.; REZENDE, S. O.; MARCACINI, R. M.; SANTOS, F. F. DOS; EVANGELISTA, S. R. M.. |
| CRITIC é o nome do software que é um dos resultados do projeto CRITIC@ ? Compilação e Recuperação de Informação Técnico-científica e Indução ao Conhecimento de forma ágil na Rede AgroHidro. A proposta do projeto CRITIC@ é concentrar as ações de análise e organização sistematizada da informação utilizada e produzida pela Rede AgroHidro, como forma de melhorar a gestão do conhecimento técnico-científico na área de recursos hídricos, por meio de análises cruzadas das informações, bem como para subsidiar ações de investigação e disseminação do conhecimento na rede de pesquisa. |
| Tipo: Anais e Proceedings de eventos |
Palavras-chave: Compilação e Recuperação de Informação Técnico-Científica. |
| Ano: 2015 |
URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1028320 |
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| MOURA, M. F.; MACACINI, R. M.; REZENDE, S. O.. |
| 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... |
| Tipo: Anais e Proceedings de eventos |
Palavras-chave: Dados semânticos; Taxonomia; Cluster analysis; Taxonomy. |
| Ano: 2008 |
URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/5253 |
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| VARGAS, R. N. P.; MOURA, M. F.; SPERANZA, E. A.; REZENDE, S. O.. |
| Resumo. Atualmente, é comum que usuários levem em consideração o contexto geográfico dos documentos nos processos de Recuperação de Informação. No entanto, os sistemas convencionais de extração de informação que estão baseados em palavras-chave não consideram que as palavras podem representar entidades geográficas espacialmente relacionadas com outras entidades nos documentos. Para resolver esse problema, é necessário viabilizar o georreferenciamento dos textos, ou seja, identificar as entidades geográficas presentes e associá-las com sua correta localização espacial. A identificação e desambiguação das entidades geográficas apresenta desafios importantes, principalmente do ponto de vista linguístico,Assim, a principal estratégia para superar os problemas... |
| Tipo: Anais e Proceedings de eventos |
Palavras-chave: Cobertura espacial; Mineração de texto; Text mining; Vegetation cover. |
| Ano: 2012 |
URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/940425 |
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| MOURA, M. F.; SANTOS, F. F. dos; MARCACINI, R. M.; REZENDE, S. O.. |
| Para facilitar a compreensão de uma coleção de documentos, pode-se organizá-la em grupos hierárquicos e obter descritores para cada um dos grupos automaticamente. O problema que se apresenta é decidir entre métodos de agrupamentos e de descrição dos grupos, que sejam eficientes e apresentem bons resultados. Particularmente, este trabalho apresenta uma proposta para a comparação entre resultados obtidos a partir de métodos de seleção de descritores em agrupamentos hierárquicos de documentos, especificamente para métodos independentes do algoritmo de agrupamento utilizado. Para esses métodos, dado um agrupamento hierárquico, o objetivo é selecionar descritores (palavras ou sentenças) discriminativos dos grupos, preferencialmente sem repetição de descritores... |
| Tipo: Boletim de Pesquisa e Desenvolvimento (INFOTECA-E) |
Palavras-chave: Descritores de agrupamento; Agrupamento hierárquico; Mineração de texto; Modelos lineares generalizado; Análise de variância; Recuperação de informação; Hierarchical document clusters descriptors; Generalized linear models.; Mutual information mean.; Multiple mean comparisons. |
| Ano: 2010 |
URL: http://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/infoteca/handle/doc/885560 |
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| OSAKU, D.; SANTOS, P. M.; SANTOS, B. N.; REZENDE, S. O.. |
| A recuperação de pastagens degradadas tem sido tema importante no que diz respeito a segurança alimentar. Apesar do grande volume de artigos científicos sobre 'pastagens degradadas', há um grande desafio em termos de recuperação desses documentos para extração de conhecimento. Neste artigo foram exploradas duas abordagens de classificação, uma supervisionada e outra transdutiva, visando melhorar a qualidade das buscas e reduzir o esforço de anotação manual. Os resultados mostraram que é possível separar os artigos de interesse com certo nível de precisão, com destaque para o método supervisionado SVM, que apresentou o melhor desempenho. Por outro lado, o algoritmo transdutivo GNetMine, que apresentou desempenho semelhante aos modelos supervisionados... |
| Tipo: Artigo em anais e proceedings |
Palavras-chave: Pastagens degradadas; Abordagens de classificação; Abordagem supervisionada; Abordagem transdutiva; Método supervisionado SVM; Algoritmo transdutivo GNetMine; Mineração de textos; Produção de Alimentos. |
| Ano: 2023 |
URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1157427 |
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| VARGAS, R. N. P.; MOURA, M. F.; SPERANZA, E. A.; RODRIGUEZ, E.; REZENDE, S. O.. |
| Abstract. Nowadays it is becoming more usual for users to take into account the geographical localization of the documents in the retrieval information process. However, the conventional retrieval information systems based on key-word matching do not consider which words can represent geographical entities that are spatially related to other entities in the document. This paper presents the SpatialCIM methodology, which is based on three steps: pre-processing, data expansion and disambiguation. In the pre-processing step, the entity recognition process is carried out with the support of the Rembrandt tool. Additionally, a comparison between the performances regarding the discovery of the location entities in the texts of the Rembrandt tool against the use... |
| Tipo: Anais e Proceedings de eventos |
Palavras-chave: Problema de ambiguidade; Metodologia SpatialCIM; Ambiguity Problem; Named Entity Recognition and Classification; Toponym resolution. |
| Ano: 2012 |
URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/948462 |
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| MOURA, M. F.; NOGUEIRA, B. M.; CONRADO, M. da S.; SANTOS, F. F. dos; REZENDE, S. O.. |
| 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... |
| Tipo: Boletim de Pesquisa e Desenvolvimento (INFOTECA-E) |
Palavras-chave: Recuperação da informação; Seleção de atributos; N-gramas; Atributos redundantes; Mineração de textos; Dados categorizados; Text mining.; Attribute selection; Categorical data; N-grams; Redundant attribute; Information retrieval.. |
| Ano: 2010 |
URL: http://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/infoteca/handle/doc/885611 |
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| Registros recuperados: 23 | |
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