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Uma estratégia para auxiliar a identificação de portfólios por meio de mineração de textos. Infoteca-e
MOURA, M. F.; EVANGELISTA, S. R. M.; MASSRUHÁ, S. M. F. S.; SANTOS, T. T..
Neste trabalho utilizou-se uma estratégia com base em mineração de textos para fornecer uma indicação dos atuais portfólios da Embrapa Informática Agropecuária. Para tanto, utilizaram-se, como dados, os projetos liderados por essa unidade nos últimos anos, de 2004 a 2010. A esses dados aplicou-se um processo de extração semiautomática do conhecimento, utilizando vocabulário controlado, filtragem estatística de atributos, agrupamento hierárquico de documentos, descrição única dos agrupamentos e várias interações usuários do processo. Os resultados obtidos foram satisfatórios, tendo passado apenas por validação subjetiva, mostrando que o processo pode ser aplicado a dados semelhantes.
Tipo: Boletim de Pesquisa e Desenvolvimento (INFOTECA-E) Palavras-chave: Mineração de textos; Portfólios; Aprendizado de máquina; Seleção de atributos; Agrupamento de documentos; Descrição de agrupamentos; Text mining; Cluster analysis.
Ano: 2011 URL: http://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/infoteca/handle/doc/920208
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Tutorial TaxTools. Infoteca-e
MORETTI, C. J. P.; PEIXOTO, B. M.; MOURA, M. F..
A ferramenta TaxTools foi desenvolvida pelo Laboratório de Inteligência Computacional (Labic) do Instituto de Ciência Matemática e de Computação (ICMC) da Universidade de São Paulo (USP), campus de São Carlos, SP, com o objetivo de auxiliar no processo de mineração de textos. Atualmente, ela tem sido mantida e evoluída pelo Laboratório de Inteligência Computacional (LabIC) da Embrapa Informática Agropecuária. Esse tutorial abrange apenas as opções disponíveis na TaxTools, que completam o processo de obtenção de uma taxonomia de tópicos (MOURA et al., 2008); como clusterização, cálculos de medidas intercluster e de joinability, métodos de podas, métodos de visualização de resultados e algumas opções auxiliares.
Tipo: Documentos (INFOTECA-E) Palavras-chave: Recuperação da informação; Mineração de textos; Agrupamento de documentos; Cortes de agrupamento; Visualização de agrupamentos; Descrição de agrupamentos; Clusterização; Cluster analysis; Information retrieval.
Ano: 2010 URL: http://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/infoteca/handle/doc/882099
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