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Tipo do documento: Dissertação
Título: Um método para extração de palavras-chave de documentos representados em grafos
Autor: Abilhoa, Willyan Daniel
Primeiro orientador: Silva, Leandro Nunes de Castro
Primeiro membro da banca: Oliveira, Pedro Paulo Balbi de
Segundo membro da banca: Omar, Nizam
Terceiro membro da banca: Carvalho, Marco Antônio Garcia de
Quarto membro da banca: França, Fabricio Olivetti de
Resumo: 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.
Abstract: Twitter is a microblog service that generates a huge amount of textual content daily. All this content needs to be explored by means of techniques, such as text mining, natural language processing and information retrieval. In this context, the automatic keyword extraction is a task of great usefulness that can be applied to indexing, summarization and knowledge extrac-tion from texts. A fundamental step in text mining consists of building a text representation model. The model known as vector space model, VSM, is the most well-known and used among these techniques. However, some difficulties and limitations of VSM, such as scalabil-ity and sparsity, motivate the proposal of alternative approaches. This dissertation proposes a keyword extraction method, called TKG (Twitter Keyword Graph), for tweet collections that represents texts as graphs and applies centrality measures for finding the relevant vertices (keywords). To assess the performance of the proposed approach, two different sets of exper-iments are performed and comparisons with TF-IDF and KEA are made, having human clas-sifications as benchmarks. The experiments performed showed that some variations of TKG are invariably superior to others and to the algorithms used for comparisons.
Palavras-chave: mineração de textos;  representação de textos em grafo;  extração de palavras-chave;  medidas de centralidade;  text mining;  text representation in graphs;  keyword extraction;  centrality measures
Área(s) do CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
Idioma: por
País: BR
Instituição: Universidade Presbiteriana Mackenzie
Sigla da instituição: UPM
Departamento: Engenharia Elétrica
Programa: Engenharia Elétrica
Citação: ABILHOA, Willyan Daniel. Um método para extração de palavras-chave de documentos representados em grafos. 2014. 87 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie, São Paulo, 2014.
Tipo de acesso: Acesso Aberto
URI: http://tede.mackenzie.br/jspui/handle/tede/1437
http://dspace.mackenzie.br/handle/10899/13080
Data de defesa: 5-Fev-2014
metadata.dc.bitstream.url: http://tede.mackenzie.br/jspui/bitstream/tede/1437/1/Willyan%20Daniel%20Abilhoa.pdf
Aparece nas coleções:Engenharia Elétrica - Dissertações - EE Higienópolis

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