EXTRAÇÃO AUTOMÁTICA DE CONHECIMENTO EM DOCUMENTOS TEXTUAIS: UM ESTUDO EXPLORATORIO NO DOMINIO DA SUSTENTABILIDADE
DOI:
https://doi.org/10.15628/empiricabr.2015.3830Palavras-chave:
Extração de Conhecimento, Processamento de Linguagem Natural, Sustentabilidade.Resumo
Este trabalho dedica-se a analise de ferramentas para a extração automática de conhecimento sobre sustentabilidade, a partir de fontes textuais. Mais especificamente, dedica-se a avaliar a efetividade de tais ferramentas em capturar aspectos relacionados as dimensões ambiental, social e econômica presentes na descrição de projetos sustentáveis. Para tal, foi planejado e executado um experimento com a utilização de três ferramentas de mineração de texto, tendo como base um projeto de agricultura sustentável. Como estratégia complementar de analise, foi utilizada a avaliação humana por meio de técnica de crowdsourcing. Apesar da razoável oferta e maturidade das ferramentas de mineração de texto, os resultados obtidos neste estudo explicitam um limite na capacidade de tais ferramentas em capturar aspectos essenciais ao domínio da sustentabilidade.Referências
PORTO, Vania Christina Nascimento. Bicultivo de Alface e Rúcula Consorciadas com Cenoura em Faixas. 102f. Tese (Doutorado em Fitotecnia) - Universidade Federal Rural do Semi-Árido, Mossoró, 2008
YUEN, Man-Ching; KING, Irwin; LEUNG, Kwong-Sak. A survey of crowdsourcing systems. In: Privacy, security, risk and trust (passat), 2011 ieee third international conference on and 2011 ieee third international conference on social computing (socialcom). IEEE, 2011. p. 766-773.
BRACHMAN, Ronald; LEVESQUE, Hector. Knowledge representation and reasoning. Elsevier, 2004.
KOSALA, Raymond; BLOCKEEL, Hendrik. Web mining research: A survey. ACM Sigkdd Explorations Newsletter, v. 2, n. 1, p. 1-15, 2000.
GUPTA, Vishal; LEHAL, Gurpreet S. A Survey of Text Mining Techniques and Applications. 2009.
STUDER, Rudi; BENJAMINS, V. Richard; FENSEL, Dieter. Knowledge engineering: principles and methods. Data & knowledge engineering, v. 25, n. 1, p. 161-197, 1998.
VILLA, Ferdinando; ATHANASIADIS, Ioannis N.; RIZZOLI, Andrea Emilio. Modelling with knowledge: A review of emerging semantic approaches to environmental modelling. Environmental Modelling & Software, v. 24, p. 577-587, 2009.
WIMALASURIYA, Daya C.; DOU, Dejing. Ontology-based information extraction: An introduction and a survey of current approaches. Journal of Information Science, 2010.
LOH, Stanley; DE OLIVEIRA, Jose Palazzo M.; GASTAL, Fábio Leite. Knowledge discovery in textual documentation: qualitative and quantitative analyses. Journal of Documentation, v. 57, n. 5, p. 577-590, 2001.
FAYYAD, Usama M., et al. Advances in knowledge discovery and data mining. (1996)
SRIVASTAVA, Ashok N.; SAHAMI, Mehran (Ed.). Text mining: classification, clustering, and applications. CRC Press, 2010.
SARASUA, Cristina; SIMPERL, Elena; NOY, Natalya F. Crowdmap: Crowdsourcing ontology alignment with microtasks. In: The Semantic Web–ISWC 2012. Springer Berlin Heidelberg, 2012. p. 525-54.
