Proposta e experimentação de modelos de rotulação para agrupamentos hierárquicos de documentos.

dc.contributorInstituto de Ciências Matemáticas e de Computação – ICMC/USPpt_BR
dc.contributor.authorMoura, Maria Fernanda
dc.contributor.authorRezende, Solange Oliveira
dc.date.accessioned2018-06-08T13:31:49Z
dc.date.available2018-06-08T13:31:49Z
dc.date.issued2007
dc.description.abstractUm dos problemas em modelos automaticos para a geração ao de taxonomias de topicos é como gerar a relação de palavras mais significativas para cada grupo de documentos encontrado. Neste trabalho e realtada a proposta de dois metodos para encontrar essa relação de palavras, bem como a utilização de dois outros metodos clássicos, e conduzido um experimento junto a especialistas do domínio de conhecimento, buscando-se um caminho para melhor satisfazer as expectativas desses especialistas. Os resultados dos experimentos são discutidos aqui.pt_BR
dc.description.notesRelatórios Técnicos do ICMC; 302pt_BR
dc.format17 p.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.icmc.usp.br//handle/RIICMC/6721
dc.language.isoporpt_BR
dc.publisher.citySão Carlos, SP, Brasil.pt_BR
dc.subjectInteligência artificialpt_BR
dc.titleProposta e experimentação de modelos de rotulação para agrupamentos hierárquicos de documentos.pt_BR
dc.title.alternativeProposal and experimentation of labeling models for hierarchical groupings of documents.pt_BR
dc.type.categoryRelatórios técnicospt_BR
usp.description.abstracttranslatedOne of the problems in automatic models to generate topic taxonomies is the creation process of the most significant words list that discriminates each document group. In this technical report, there are two proposed methods to find out those lists from hierarchical document groups, as well as the use of two other classical methods in this task. The use of the methods was experimented by some domain specialists, trying to find out a solution that could satisfy their expectations. The experimentation results are all discussed here.pt_BR
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