O uso de provérbios: uma abordagem estatística.
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Data de Publicação: | 2007 |
Outros Autores: | , , |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP) |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/10400.3/2158 |
Resumo: | Neste artigo, apresentam-se os resultados, ainda parciais, do projecto de análise de uma base de dados construída para identificação de provérbios. Esta base de dados integra informação sobre 25.000 expressões idiomáticas e mais de um milhar de respostas válidas a inquéritos de reconhecimento de provérbios. Os objectivos do projecto incluem várias actividades desde a compreensão do domínio e dos dados até à extracção de conhecimento que permita caracterizar utilizadores de grupos de provérbios e prever a região geográfica onde estes têm vivido. A metodologia CRISP-DM é utilizada e ilustrada, de acordo com estes objectivos. Dá-se especial ênfase às fases de preparação e pré-processamento, limpeza de dados e à modelação e análise de dados. Utilizam-se métodos de análise de dados como as árvores de regressão e classificação e a análise de clusters. Utilizam-se igualmente dados simbólicos tendo em conta a estrutura complexa e a existência de variabilidade interna. Os resultados já obtidos são comparados com o conhecimento de domínio paremiológico. |
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O uso de provérbios: uma abordagem estatística.Extracção de ConhecimentoMetodologia CRISP_DMPreparação de Dados e Pré-ProcessamentoProvérbiosAnálise de Dados SimbólicosNeste artigo, apresentam-se os resultados, ainda parciais, do projecto de análise de uma base de dados construída para identificação de provérbios. Esta base de dados integra informação sobre 25.000 expressões idiomáticas e mais de um milhar de respostas válidas a inquéritos de reconhecimento de provérbios. Os objectivos do projecto incluem várias actividades desde a compreensão do domínio e dos dados até à extracção de conhecimento que permita caracterizar utilizadores de grupos de provérbios e prever a região geográfica onde estes têm vivido. A metodologia CRISP-DM é utilizada e ilustrada, de acordo com estes objectivos. Dá-se especial ênfase às fases de preparação e pré-processamento, limpeza de dados e à modelação e análise de dados. Utilizam-se métodos de análise de dados como as árvores de regressão e classificação e a análise de clusters. Utilizam-se igualmente dados simbólicos tendo em conta a estrutura complexa e a existência de variabilidade interna. Os resultados já obtidos são comparados com o conhecimento de domínio paremiológico.Câmara Municipal de Ponta DelgadaRepositório da Universidade dos AçoresMendes, Armando B.Funk, GabrielaFunk, MatthiasSousa, Áurea2013-07-24T10:59:32Z20072013-07-19T16:23:40Z2007-01-01T00:00:00Zbook partinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10400.3/2158porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP)instname:FCCN, serviços digitais da FCT – Fundação para a Ciência e a Tecnologiainstacron:RCAAP2025-03-07T10:07:24Zoai:repositorio.uac.pt:10400.3/2158Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireinfo@rcaap.ptopendoar:https://opendoar.ac.uk/repository/71602025-05-29T00:38:26.938528Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP) - FCCN, serviços digitais da FCT – Fundação para a Ciência e a Tecnologiafalse |
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Neste artigo, apresentam-se os resultados, ainda parciais, do projecto de análise de uma base de dados construída para identificação de provérbios. Esta base de dados integra informação sobre 25.000 expressões idiomáticas e mais de um milhar de respostas válidas a inquéritos de reconhecimento de provérbios. Os objectivos do projecto incluem várias actividades desde a compreensão do domínio e dos dados até à extracção de conhecimento que permita caracterizar utilizadores de grupos de provérbios e prever a região geográfica onde estes têm vivido. A metodologia CRISP-DM é utilizada e ilustrada, de acordo com estes objectivos. Dá-se especial ênfase às fases de preparação e pré-processamento, limpeza de dados e à modelação e análise de dados. Utilizam-se métodos de análise de dados como as árvores de regressão e classificação e a análise de clusters. Utilizam-se igualmente dados simbólicos tendo em conta a estrutura complexa e a existência de variabilidade interna. Os resultados já obtidos são comparados com o conhecimento de domínio paremiológico. |
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