Extração semiautomática de taxonomia para domínios especializados usando técnicas de mineração de textos

• Main Author: Fabiane dos Reis Braga
• Format: Article
• Language: Portuguese
• Published: Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia (IBICT) 2018-02-01
• Series: Ciência da Informação
• Subjects: gestão do conhecimento; agrupamento de documentos; agrupamento por conjunto de itens frequentes
• Online Access: http://revista.ibict.br/ciinf/article/view/4056

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.