[en] AUTOMATIC TEXT CATEGORIZATION BASED ON TEXT MINING

• Ano de defesa: 2014
• Autor(a) principal: FABIO DE AZEVEDO SOARES
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: MAXWELL
• Palavras-chave em Português: [pt] FRAMEWORK; [pt] CATEGORIZACAO; [pt] AUTOMATICA; [pt] PORTUGUES BRASILEIRO; [pt] MINERACAO DE TEXTO; [en] FRAMEWORK; [en] CATEGORIZATION; [en] AUTOMATIC; [en] BRAZILIAN PORTUGUESE; [en] TEXT MINING
• Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=23213&idi=1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=23213&idi=2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.23213

[pt] A Categorização de Documentos, uma das tarefas desempenhadas em Mineração de Textos, pode ser descrita como a obtenção de uma função que seja capaz de atribuir a um documento uma categoria a que ele pertença. O principal objetivo de se construir uma taxonomia de documentos é tornar mais fácil a obtenção de informação relevante. Porém, a implementação e a execução de um processo de Categorização de Documentos não é uma tarefa trivial: as ferramentas de Mineração de Textos estão em processo de amadurecimento e ainda, demandam elevado conhecimento técnico para a sua utilização. Além disso, exercendo grande importância em um processo de Mineração de Textos, a linguagem em que os documentos se encontram escritas deve ser tratada com as particularidades do idioma. Contudo há grande carência de ferramentas que forneçam tratamento adequado ao Português do Brasil. Dessa forma, os objetivos principais deste trabalho são pesquisar, propor, implementar e avaliar um framework de Mineração de Textos para a Categorização Automática de Documentos, capaz de auxiliar a execução do processo de descoberta de conhecimento e que ofereça processamento linguístico para o Português do Brasil.