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Aprendizado não supervisionado de hierarquias de tópicos a partir de coleções textuais dinâmicas

Marcacini, Ricardo Marcondes

Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação 2011-05-19

Acesso online. A biblioteca também possui exemplares impressos.

  • Título:
    Aprendizado não supervisionado de hierarquias de tópicos a partir de coleções textuais dinâmicas
  • Autor: Marcacini, Ricardo Marcondes
  • Orientador: Rezende, Solange Oliveira
  • Assuntos: Agrupamento De Documentos; Hierarquias De Tópicos; Mineração De Textos; Document Clustering; Text Mining; Topic Hierarchies
  • Notas: Dissertação (Mestrado)
  • Descrição: A necessidade de extrair conhecimento útil e inovador de grandes massas de dados textuais, tem motivado cada vez mais a investigação de métodos para Mineração de Textos. Dentre os métodos existentes, destacam-se as iniciativas para organização de conhecimento por meio de hierarquias de tópicos, nas quais o conhecimento implícito nos textos é representado em tópicos e subtópicos, e cada tópico contém documentos relacionados a um mesmo tema. As hierarquias de tópicos desempenham um papel importante na recupera ção de informação, principalmente em tarefas de busca exploratória, pois permitem a análise do conhecimento de interesse em diversos níveis de granularidade e exploração interativa de grandes coleções de documentos. Para apoiar a construção de hierarquias de tópicos, métodos de agrupamento hierárquico têm sido utilizados, uma vez que organizam coleções textuais em grupos e subgrupos, de forma não supervisionada, por meio das similaridades entre os documentos. No entanto, a maioria dos métodos de agrupamento hierárquico não é adequada em cenários que envolvem coleções textuais dinâmicas, pois são exigidas frequentes atualizações dos agrupamentos. Métodos de agrupamento que respeitam os requisitos existentes em cenários dinâmicos devem processar novos documentos assim que são adicionados na coleção, realizando o agrupamento de forma incremental. Assim, neste trabalho é explorado o uso de métodos de agrupamento incremental para o aprendizado não supervisionado de hierarquias de tópicos em coleções textuais dinâmicas. O agrupamento incremental é aplicado na construção e atualização de uma representação condensada dos textos, que mantém um sumário das principais características dos dados. Os algoritmos de agrupamento hierárquico podem, então, ser aplicados sobre as representa ções condensadas, obtendo-se a organização da coleção textual de forma mais eficiente. Foram avaliadas experimentalmente três estratégias de agrupamento incremental da literatura, e proposta uma estratégia alternativa mais apropriada para hierarquias de tópicos. Os resultados indicaram que as hierarquias de tópicos construídas com uso de agrupamento incremental possuem qualidade próxima às hierarquias de tópicos construídas por métodos não incrementais, com significativa redução do custo computacional
  • DOI: 10.11606/D.55.2011.tde-28072011-163026
  • Editor: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação
  • Data de criação/publicação: 2011-05-19
  • Formato: Adobe PDF
  • Idioma: Português
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