Métodos de agrupamento hierárquico de textos são muito úteis para analisar o conhecimento embutido em coleções textuais, organizando os documentos textuais em grupos e subgrupos para facilitar a exploração do conhecimento em diversos níveis de granularidade. Tais métodos pertencem à área de aprendizado não supervisionado de máquina, uma que vez obtêm modelos de agrupamento apenas pela observação de regularidades existentes na coleção textual, sem supervisão humana. Os métodos tradicionais de agrupamento assumem que a coleção textual é representada apenas pela informação técnica, ou seja, palavras e frases extraídas diretamente dos textos. Por outro lado, em muitas tarefas de agrupamento existe conhecimento adicional e valioso a respeito dos dados, geralmente extraído por um processo avançado com apoio de usuários especialistas do domínio do problema. Devido ao alto custo para obtenção desses dados, esta informação adicional é definida como privilegiada e usualmente está disponível para representar apenas um subconjunto dos documentos textuais. Recentemente, um novo paradigma de aprendizado de máquina denominado LUPI (Learning Using Privileged Information) foi proposto por Vapnik para incorporar informação privilegiada em métodos aprendizado supervisionado. Neste trabalho de doutorado, o paradigma LUPI foi estendido para aprendizado não supervisionado, em especial, para agrupamento hierárquico de textos. Foram propostas e avaliadas abordagens para lidar com diferentes desafios existentes em tarefas de agrupamento, envolvendo a extração e estruturação da informação privilegiada e seu uso para refinar ou corrigir modelos de agrupamento. As abordagens propostas se mostraram eficazes em (i) consenso de agrupamentos, permitindo combinar diferentes representações e soluções de agrupamento; (ii) aprendizado de métricas, em que medidas de proximidades mais robustas foram obtidas com base na informação privilegiada; e (iii) seleção de modelos, em que a informação privilegiada é explorada para identificar relevantes estruturas de agrupamento hierárquico. Todas as abordagens apresentadas foram investigadas em um cenário de agrupamento incremental, permitindo seu uso em aplicações práticas caracterizadas pela necessidade de eficiência computacional e alta frequência de publicação de novo conhecimento textual. / Hierarchical text clustering methods are very useful to analyze the implicit knowledge in textual collections, enabling the organization of textual documents into clusters and subclusters to facilitate the knowledge browsing at various levels of granularity. Such methods are classified as unsupervised machine learning, since the clustering models are obtained only by observing regularities of textual data without human supervision. Traditional clustering methods assume that the text collection is represented only by the technical information, i.e., words and phrases extracted directly from the texts. On the other hand, in many text clustering tasks there is an additional and valuable knowledge about the problem domain, usually extracted by an advanced process with support of the domain experts. Due to the high cost of obtaining such expert knowledge, this additional information is defined as privileged and is usually available to represent only a subset of the textual documents. Recently, a new machine learning paradigm called LUPI (Learning Using Privileged Information) was proposed by Vapnik to incorporate privileged information into supervised learning methods. In this thesis, the LUPI paradigm was extended to unsupervised learning setting, in particular for hierarchical text clustering. We propose and evaluate approaches to deal with different challenges for clustering tasks, involving the extraction and structuring of privileged information and using this additional information to refine or correct clustering models. The proposed approaches were effective in (i) consensus clustering, allowing to combine different clustering solutions and textual representations; (ii) metric learning, in which more robust proximity measures are obtained from privileged information; and (iii) model selection, in which the privileged information is exploited to identify the relevant structures of hierarchical clustering. All the approaches presented in this thesis were investigated in an incremental clustering scenario, allowing its use in practical applications that require computational efficiency as well as deal with high frequency of publication of new textual knowledge.

Métodos de agrupamento hierárquico de textos são muito úteis para analisar o conhecimento embutido em coleções textuais, organizando os documentos textuais em grupos e subgrupos para facilitar a exploração do conhecimento em diversos níveis de granularidade. Tais métodos pertencem à área de aprendizado não supervisionado de máquina, uma que vez obtêm modelos de agrupamento apenas pela observação de regularidades existentes na coleção textual, sem supervisão humana. Os métodos tradicionais de agrupamento assumem que a coleção textual é representada apenas pela informação técnica, ou seja, palavras e frases extraídas diretamente dos textos. Por outro lado, em muitas tarefas de agrupamento existe conhecimento adicional e valioso a respeito dos dados, geralmente extraído por um processo avançado com apoio de usuários especialistas do domínio do problema. Devido ao alto custo para obtenção desses dados, esta informação adicional é definida como privilegiada e usualmente está disponível para representar apenas um subconjunto dos documentos textuais. Recentemente, um novo paradigma de aprendizado de máquina denominado LUPI (Learning Using Privileged Information) foi proposto por Vapnik para incorporar informação privilegiada em métodos aprendizado supervisionado. Neste trabalho de doutorado, o paradigma LUPI foi estendido para aprendizado não supervisionado, em especial, para agrupamento hierárquico de textos. Foram propostas e avaliadas abordagens para lidar com diferentes desafios existentes em tarefas de agrupamento, envolvendo a extração e estruturação da informação privilegiada e seu uso para refinar ou corrigir modelos de agrupamento. As abordagens propostas se mostraram eficazes em (i) consenso de agrupamentos, permitindo combinar diferentes representações e soluções de agrupamento; (ii) aprendizado de métricas, em que medidas de proximidades mais robustas foram obtidas com base na informação privilegiada; e (iii) seleção de modelos, em que a informação privilegiada é explorada para identificar relevantes estruturas de agrupamento hierárquico. Todas as abordagens apresentadas foram investigadas em um cenário de agrupamento incremental, permitindo seu uso em aplicações práticas caracterizadas pela necessidade de eficiência computacional e alta frequência de publicação de novo conhecimento textual. / Hierarchical text clustering methods are very useful to analyze the implicit knowledge in textual collections, enabling the organization of textual documents into clusters and subclusters to facilitate the knowledge browsing at various levels of granularity. Such methods are classified as unsupervised machine learning, since the clustering models are obtained only by observing regularities of textual data without human supervision. Traditional clustering methods assume that the text collection is represented only by the technical information, i.e., words and phrases extracted directly from the texts. On the other hand, in many text clustering tasks there is an additional and valuable knowledge about the problem domain, usually extracted by an advanced process with support of the domain experts. Due to the high cost of obtaining such expert knowledge, this additional information is defined as privileged and is usually available to represent only a subset of the textual documents. Recently, a new machine learning paradigm called LUPI (Learning Using Privileged Information) was proposed by Vapnik to incorporate privileged information into supervised learning methods. In this thesis, the LUPI paradigm was extended to unsupervised learning setting, in particular for hierarchical text clustering. We propose and evaluate approaches to deal with different challenges for clustering tasks, involving the extraction and structuring of privileged information and using this additional information to refine or correct clustering models. The proposed approaches were effective in (i) consensus clustering, allowing to combine different clustering solutions and textual representations; (ii) metric learning, in which more robust proximity measures are obtained from privileged information; and (iii) model selection, in which the privileged information is exploited to identify the relevant structures of hierarchical clustering. All the approaches presented in this thesis were investigated in an incremental clustering scenario, allowing its use in practical applications that require computational efficiency as well as deal with high frequency of publication of new textual knowledge.