Evaluation of latent Dirichlet allocation for document organization in different levels of semantic complexity (2017)
- Authors:
- Autor USP: REZENDE, SOLANGE OLIVEIRA - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1109/SSCI.2017.8280939
- Subjects: MINERAÇÃO DE DADOS; RECONHECIMENTO DE TEXTO; SEMÂNTICA
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher: IEEE
- Publisher place: Piscataway
- Date published: 2017
- Source:
- Título: Proceedings
- Conference titles: IEEE Symposium Series on Computational Intelligence - SSCI
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
SINOARA, Roberta A e SCHEICHER, Ricardo B e REZENDE, Solange Oliveira. Evaluation of latent Dirichlet allocation for document organization in different levels of semantic complexity. 2017, Anais.. Piscataway: IEEE, 2017. Disponível em: https://doi.org/10.1109/SSCI.2017.8280939. Acesso em: 26 jan. 2026. -
APA
Sinoara, R. A., Scheicher, R. B., & Rezende, S. O. (2017). Evaluation of latent Dirichlet allocation for document organization in different levels of semantic complexity. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/SSCI.2017.8280939 -
NLM
Sinoara RA, Scheicher RB, Rezende SO. Evaluation of latent Dirichlet allocation for document organization in different levels of semantic complexity [Internet]. Proceedings. 2017 ;[citado 2026 jan. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1109/SSCI.2017.8280939 -
Vancouver
Sinoara RA, Scheicher RB, Rezende SO. Evaluation of latent Dirichlet allocation for document organization in different levels of semantic complexity [Internet]. Proceedings. 2017 ;[citado 2026 jan. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1109/SSCI.2017.8280939 - Aspect-based sentiment analysis using semi-supervised learning in bipartite heterogeneous networks
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Informações sobre o DOI: 10.1109/SSCI.2017.8280939 (Fonte: oaDOI API)
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