Técnicas de classificação textual utilizando grafos

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Silva, Allef Páblo Araújo da
Data de Publicação: 2019
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-13052019-153557/
Resumo: O grande volume de informação textual sendo gerado a todo momento torna necessário o aprimoramento constante de sistemas capazes de classificar textos em categorias específicas. Essa categorização visa, por exemplo, separar notícias indexadas por mecanismos de buscas, identificar a autoria de livros e cartas antigas ou detectar plágio em artigos científicos. As técnicas de classificação textual existentes, baseadas em conteúdo, apesar de conseguirem uma boa performance quantitativamente, ainda apresentam dificuldades em lidar com aspectos semânticos presentes nos textos escritos em língua natural. Neste sentido, abordagens alternativas vem sendo propostas, como as baseadas em redes complexas, que levam em consideração apenas o relacionamento entre as palavras. Neste estudo, aplicamos a modelagem de textos como redes complexas e utilizamos as métricas extraídas como atributos para classificação, utilizando um problema de reconhecimento de autoria para ilustrar a aplicação das técnicas descritas ao longo deste texto
id USP_9f0d02451bf6aa12af5daa24194f311a
oai_identifier_str oai:teses.usp.br:tde-13052019-153557
network_acronym_str USP
network_name_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
repository_id_str 2721
spelling Técnicas de classificação textual utilizando grafosText classification techniques using graphsClassificação textualComplex networksGrafosGraphsRedes complexasText categorizationO grande volume de informação textual sendo gerado a todo momento torna necessário o aprimoramento constante de sistemas capazes de classificar textos em categorias específicas. Essa categorização visa, por exemplo, separar notícias indexadas por mecanismos de buscas, identificar a autoria de livros e cartas antigas ou detectar plágio em artigos científicos. As técnicas de classificação textual existentes, baseadas em conteúdo, apesar de conseguirem uma boa performance quantitativamente, ainda apresentam dificuldades em lidar com aspectos semânticos presentes nos textos escritos em língua natural. Neste sentido, abordagens alternativas vem sendo propostas, como as baseadas em redes complexas, que levam em consideração apenas o relacionamento entre as palavras. Neste estudo, aplicamos a modelagem de textos como redes complexas e utilizamos as métricas extraídas como atributos para classificação, utilizando um problema de reconhecimento de autoria para ilustrar a aplicação das técnicas descritas ao longo deste textoThe large volume of textual information being generated at all times makes it necessary to constantly improve systems capable of classifying texts into specific categories. This categorization aims, for example, to separate news items indexed by search engines, identify authorship of old books and letters, or detect plagiarism in scientific articles. Existing textual classification techniques, based on content, despite achieving good quantitative performance, still present difficulties in dealing with semantic aspects present in texts written in natural language. In this sense, alternative approaches have been proposed, such as those based on complex networks, which take into account only the relationship between words. In this study, we applied text modeling as graphs and extracted metrics typically used in the study of complex networks to be used as classifier attributes. To illustrate these techniques, a problem of authorship recognition in small texts was chosen as an exampleBiblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPMartinez, Alexandre SoutoSilva, Allef Páblo Araújo da2019-03-15info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-13052019-153557/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2019-07-04T17:56:11Zoai:teses.usp.br:tde-13052019-153557Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212019-07-04T17:56:11Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
dc.title.none.fl_str_mv Técnicas de classificação textual utilizando grafos
Text classification techniques using graphs
title Técnicas de classificação textual utilizando grafos
spellingShingle Técnicas de classificação textual utilizando grafos
Silva, Allef Páblo Araújo da
Classificação textual
Complex networks
Grafos
Graphs
Redes complexas
Text categorization
title_short Técnicas de classificação textual utilizando grafos
title_full Técnicas de classificação textual utilizando grafos
title_fullStr Técnicas de classificação textual utilizando grafos
title_full_unstemmed Técnicas de classificação textual utilizando grafos
title_sort Técnicas de classificação textual utilizando grafos
author Silva, Allef Páblo Araújo da
author_facet Silva, Allef Páblo Araújo da
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Martinez, Alexandre Souto
dc.contributor.author.fl_str_mv Silva, Allef Páblo Araújo da
dc.subject.por.fl_str_mv Classificação textual
Complex networks
Grafos
Graphs
Redes complexas
Text categorization
topic Classificação textual
Complex networks
Grafos
Graphs
Redes complexas
Text categorization
description O grande volume de informação textual sendo gerado a todo momento torna necessário o aprimoramento constante de sistemas capazes de classificar textos em categorias específicas. Essa categorização visa, por exemplo, separar notícias indexadas por mecanismos de buscas, identificar a autoria de livros e cartas antigas ou detectar plágio em artigos científicos. As técnicas de classificação textual existentes, baseadas em conteúdo, apesar de conseguirem uma boa performance quantitativamente, ainda apresentam dificuldades em lidar com aspectos semânticos presentes nos textos escritos em língua natural. Neste sentido, abordagens alternativas vem sendo propostas, como as baseadas em redes complexas, que levam em consideração apenas o relacionamento entre as palavras. Neste estudo, aplicamos a modelagem de textos como redes complexas e utilizamos as métricas extraídas como atributos para classificação, utilizando um problema de reconhecimento de autoria para ilustrar a aplicação das técnicas descritas ao longo deste texto
publishDate 2019
dc.date.none.fl_str_mv 2019-03-15
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-13052019-153557/
url http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-13052019-153557/
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv
dc.rights.driver.fl_str_mv Liberar o conteúdo para acesso público.
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv Liberar o conteúdo para acesso público.
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.coverage.none.fl_str_mv
dc.publisher.none.fl_str_mv Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
publisher.none.fl_str_mv Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
dc.source.none.fl_str_mv
reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
instname:Universidade de São Paulo (USP)
instacron:USP
instname_str Universidade de São Paulo (USP)
instacron_str USP
institution USP
reponame_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
collection Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
repository.name.fl_str_mv Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)
repository.mail.fl_str_mv virginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.br
_version_ 1815256934037585920

Registros relacionados