Novos algoritmos e métodos de avaliação objetiva para modelos de rotulação em argumentos hierárquicos de documentos.
| dc.contributor | Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação – ICMC/USP | pt_BR |
| dc.contributor.author | Moura, Maria Fernanda | |
| dc.contributor.author | Rezende, Solange Oliveira | |
| dc.date.accessioned | 2018-03-05T14:55:47Z | |
| dc.date.available | 2018-03-05T14:55:47Z | |
| dc.date.issued | 2009-07 | |
| dc.description.abstract | Um novo metodo de rotulação para agrupamentos hierárquicos de documentos e uma proposta de validação objetiva do método são apresentados neste trabalho. O objetivo do metodo é produzir rótulos discriminativos dos grupos, sem repetição ao longo dos ramos, com um vocabulário variado e de qualidade, independente da língua e do algoritmo de agrupamento utilizado. Para isso o metodo foi baseado em uma definição ao formal de uma taxonomia de topicos, também apresentada no trabalho. O método foi implementado e validado contra tres outros métodos da literatura. A validação passa pelos critérios ´ de complexidade do algoritmo, melhor discriminação dos grupos, melhor variabilidade e qualidade do vocabulario gerado; em todos esses quesitos o novo método supera estatisticamente os outros três. | pt_BR |
| dc.description.notes | Relatórios Técnicos do ICMC; 346 | pt_BR |
| dc.format | 39 p. | pt_BR |
| dc.identifier.uri | http://repositorio.icmc.usp.br//handle/RIICMC/6702 | |
| dc.language.iso | por | pt_BR |
| dc.publisher.city | São Carlos, SP, Brasil. | pt_BR |
| dc.subject | Inteligência artificial | pt_BR |
| dc.title | Novos algoritmos e métodos de avaliação objetiva para modelos de rotulação em argumentos hierárquicos de documentos. | pt_BR |
| dc.title.alternative | New algorithms and methods of objective evaluation for labeling models in hierarchical document arguments. | pt_BR |
| dc.type.category | Relatórios técnicos | pt_BR |
| usp.description.abstracttranslated | A new labeling method for hierarchical clusters of 'documents and a proposal for objective validation of the method are presented in this job. The objective of the method is to produce discriminative labels of groups, without repetition along the branches, with a varied vocabulary and independent of the language and the clustering algorithm used. For this the method was based on a formal definition of a taxonomy of topics, also presented at work. The method was implemented and validated, given against three other methods of literature. The validation goes through the criteria of complexity of the algorithm, better discrimination of the groups, better variability and quality of the vocabulary generated; in all these issues the new method statistically outperforms the other three. | pt_BR |