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http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1038753Full metadata record
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | RODRIGUES, L. S. | pt_BR |
| dc.contributor.author | SINOARA, R. A. | pt_BR |
| dc.contributor.author | REZENDE, S. O. | pt_BR |
| dc.contributor.author | MARCACINI, R. M. | pt_BR |
| dc.contributor.author | MOURA, M. F. | pt_BR |
| dc.date.accessioned | 2016-02-26T11:11:11Z | pt_BR |
| dc.date.available | 2016-02-26T11:11:11Z | pt_BR |
| dc.date.created | 2016-02-26 | pt_BR |
| dc.date.issued | 2015 | pt_BR |
| dc.identifier.citation | In: MOSTRA DE ESTAGIÁRIOS E BOLSISTAS DA EMBRAPA INFORMÁTICA AGROPECUÁRIA, 11., 2015, Campinas. Resumos expandidos... Brasília, DF: Embrapa, 2015. | pt_BR |
| dc.identifier.uri | http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1038753 | pt_BR |
| dc.description | Neste trabalho é apresentado um módulo computacional denominado PIPC (PIP Classification) que permite identificar Pontos Perceptualmente Importantes (PIP) em séries temporais. O módulo foi desenvolvido para apoiar o projeto Compilação e Recuperação de Informações Técnico-científicas e Indução ao Conhecimento (CRITIC@), permitindo identificar os pontos relevantes da evolução temporal de um tópico extraído dos textos, identificar documentos textuais que possam auxiliar a interpretar tais pontos, bem como classificar a formação de próximos PIPs nas séries temporais. Foram realizados testes do módulo a partir de notícias sobre produção de milho no Brasil, e os resultados preliminares de avaliação do módulo são promissores. | pt_BR |
| dc.language.iso | por | pt_BR |
| dc.rights | openAccess | pt_BR |
| dc.subject | Séries temporais | pt_BR |
| dc.subject | Extração de tópicos | pt_BR |
| dc.subject | Classificação | pt_BR |
| dc.title | Identificação de Pontos Perceptualmente Importantes (PIP) em séries temporais de tópicos extraídos de dados textuais. | pt_BR |
| dc.type | Artigo em anais e proceedings | pt_BR |
| dc.date.updated | 2020-01-21T11:11:11Z | pt_BR |
| dc.subject.nalthesaurus | Time series analysis | pt_BR |
| dc.format.extent2 | p. 38-44. | pt_BR |
| riaa.ainfo.id | 1038753 | pt_BR |
| riaa.ainfo.lastupdate | 2020-01-21 -02:00:00 | pt_BR |
| dc.contributor.institution | LUCAS SANTIAGO RODRIGUES, UFMS; ROBERTA AKEMI SINOARA, ICMC-USP; SOLANGE OLIVEIRA REZENDE, ICMC/USP; RICARDO MARCONDES MARCACINI, UFMS; MARIA FERNANDA MOURA, CNPTIA. | pt_BR |
| Appears in Collections: | Artigo em anais de congresso (CNPTIA)  | |
