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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisor1Duarte, Denio-
dc.creatorCosta, Michel Chagas da-
dc.date2018-
dc.date.accessioned2019-04-05T11:20:35Z-
dc.date.available2019-
dc.date.available2019-04-05T11:20:35Z-
dc.date.issued2018-
dc.identifier.urihttps://rd.uffs.edu.br/handle/prefix/2690-
dc.description.resumoDevido 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.pt_BR
dc.description.provenanceSubmitted by SUELEN SPINDOLA BILHAR (suelen.bilhar@gmail.com) on 2019-04-04T19:03:44Z No. of bitstreams: 1 COSTA.pdf: 7164919 bytes, checksum: 90e0187718d1cc2c08e5b2f526e17d9d (MD5)en
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dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal da Fronteira Sulpt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentCampus Chapecópt_BR
dc.publisher.initialsUFFSpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectAprendizado computacionalpt_BR
dc.subjectInternetpt_BR
dc.titleAvaliação de abordagens probabilísticas de extração de tópicos em documentos curtospt_BR
dc.typeMonografiapt_BR
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