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https://rd.uffs.edu.br/handle/prefix/2690| Tipo: | Monografia |
| Título: | Avaliação de abordagens probabilísticas de extração de tópicos em documentos curtos |
| Autor(es): | Costa, Michel Chagas da |
| Primeiro Orientador: | Duarte, Denio |
| Resumo: | Devido ao amplo uso das redes sociais, textos pequenos se popularizaram na Web. A possibilidade de interação entre usuários, como comentários, fez com que um grande número de textos curtos surgissem dia após dia. Extrair tópicos de uma grande quantidade de textos curtos tornou-se uma tarefa crítica e desafiadora em tarefas de análise de conteúdo. Foram propostos novos meios de inferir tópicos de conjuntos de dados de textos curtos em vez do uso ferramentas já conhecidas na modelagem de tópicos. Este trabalho avaliará o uso de algumas destas abordagens probabilísticas na extração de tópicos em documentos curtos. |
| Palavras-chave: | Aprendizado computacional Internet |
| Idioma: | por |
| País: | Brasil |
| Instituição: | Universidade Federal da Fronteira Sul |
| Sigla da Instituição: | UFFS |
| Faculdade, Instituto ou Departamento: | Campus Chapecó |
| Tipo de Acesso: | Acesso Aberto |
| URI: | https://rd.uffs.edu.br/handle/prefix/2690 |
| Data do documento: | 2018 |
| Aparece nas coleções: | Ciência da Computação |
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| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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