Extração semiautomática de taxonomia para domínios especializados usando técnicas de mineração de textos
Apresenta metodologia para a extração semiautomática de uma taxonomia de conceitos, utilizando técnicas de mineração de textos, a partir de um corpus textual. A classificação de textos é uma prática natural do ser humano e uma tarefa crucial para se trabalhar com grandes repositórios. A técnica de a...
| Main Author: | |
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| Format: | Article |
| Language: | Portuguese |
| Published: |
Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia (IBICT)
2018-02-01
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| Series: | Ciência da Informação |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://revista.ibict.br/ciinf/article/view/4056 |
| Summary: | Apresenta metodologia para a extração semiautomática de uma taxonomia de conceitos, utilizando técnicas de mineração de textos, a partir de um corpus textual. A classificação de textos é uma prática natural do ser humano e uma tarefa crucial para se trabalhar com grandes repositórios. A técnica de agrupamento (clustering) de documentos fornece uma estrutura lógica e compreensível que facilita a organização, a navegação e a busca. A maioria dos algoritmos de agrupamento utiliza o modelo de saco de palavras (bag of words) para representar um documento. Este modelo gera alta dimensionalidade dos dados, ignora o fato de que diferentes palavras podem ter o mesmo significado e não considera o relacionamento entre elas, presumindo que as palavras são independentes umas das outras. A metodologia proposta apresenta a combinação de um modelo de representação de documentos por conceitos com um método de agrupamento hierárquico de documentos baseado na frequência da coocorrência dos conceitos e uma técnica de rotulação mais representativa, com o objetivo de produzir uma taxonomia de conceitos que possa refletir uma estrutura do domínio do conhecimento. A metodologia foi avaliada em um corpus textual composto de documentos científicos relacionados à área nuclear extraídos da produção científica da Comissão Nacional de Energia Nuclear (CNEN). Os resultados confirmaram que a mineração de textos serve como poderosa técnica para gerenciar conhecimento encapsulado em grandes coleções de documentos e, assim, apoiar a gestão das atividades de pesquisa da área. |
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| ISSN: | 0100-1965 1518-8353 |