Um método para extração de palavras-chave de documentos representados em grafos - Abilhoa, Willyan Daniel (2014)
O Twitter é um serviço de microblog que gera um grande volume de dados textuais. Todo esse conteúdo precisa ser explorado por meio de técnicas de mineração de textos, processamento de linguagem natural e recuperação de informação com o objetivo de extrair um conhecimento que seja útil de alguma forma ou em algum processo. Nesse contexto, a extração automática de palavras-chave é uma tarefa que pode ser usada para a indexação, sumarização e compreensão de documentos. Um passo fundamental nas técnicas de mineração de textos consiste em construir um modelo de representação de documentos. O modelo chamado mode-lo de espaço vetorial, VSM, é o mais conhecido e utilizado dentre essas técnicas. No entanto, algumas dificuldades e limitações do VSM, tais como escalabilidade e esparsidade, motivam a proposta de abordagens alternativas. O presente trabalho propõe o método TKG (Twitter Keyword Graph) de extração de palavras-chave de coleções de tweets que representa textos como grafos e aplica medidas de centralidade para encontrar vértices relevantes, correspondentes às palavras-chave. Para medir o desempenho da abordagem proposta, dois diferentes experimentos são realizados e comparações com TF-IDF e KEA são feitas, tendo classifica-ções humanas como referência. Os experimentos realizados mostraram que algumas variações do TKG são superiores a outras e também aos algoritmos usados para comparação.