Categorização em Text Mining (2002)
- Autores:
- Autor USP: GONCALVES, LEA SILVIA MARTINS - ICMC
- Unidade: ICMC
- Sigla do Departamento: SCE
- Assuntos: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; REPRESENTAÇÃO DE CONHECIMENTO
- Idioma: Português
- Resumo: Os avanços tecnológicos e científicos ocorridos nas últimas décadas têm proporcionado o desenvolvimento de métodos cada vez mais eficientes para o armazenamento e processamento de dados. Devido o conhecimento poder auxiliar a tomada de decisão, ele se tornou um elemento de fundamental importância para diversas organizações. Uma grande parte dos dados disponíveis hoje se encontra na forma textual, exemplo disso é o crescimento vertiginoso no que se refere à internet. Como os textos são dados não estruturados, é necessário realizar uma série de passos para transformá-los em dados estruturados para uma possível análise. O processo denominado de Text Mining é uma tecnologia emergente e visa analisar grandes coleções de documentos. Esta dissertação de mestrado aborda a utilização de diferentes técnicas e ferramentas para Text Mining. Em conjunto com o módulo de pré-processamento de textos, projetado e implementado por Imamura (2001), essas técnicas e ferramentas podem ser utilizadas para textos em português. São explorados alguns algoritmos utilizados para extração de conhecimento de dados, como: Vizinho mais Próximo, Naive Bayes, Árvores de Decisão, Regras de Decisão, Tabelas de Decisão e Support Vector Machines. Para verificar o comportamento desses algoritmos para textos em português, foram realizados alguns experimentos
- Imprenta:
- Local: São Carlos
- Data de publicação: 2002
- Data da defesa: 28.06.2002
-
ABNT
GONÇALVES, Lea Silvia Martins. Categorização em Text Mining. 2002. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2002. . Acesso em: 11 maio 2024. -
APA
Gonçalves, L. S. M. (2002). Categorização em Text Mining (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. -
NLM
Gonçalves LSM. Categorização em Text Mining. 2002 ;[citado 2024 maio 11 ] -
Vancouver
Gonçalves LSM. Categorização em Text Mining. 2002 ;[citado 2024 maio 11 ]
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