A extração de termos em coleções textuais, que é uma atividade da etapa de Pré-Processamento da Mineração de Textos, pode ser empregada para diversos fins nos processos de extração de conhecimento. Esses termos devem ser cuidadosamente extraídos, uma vez que os resultados de todo o processo dependerão, em grande parte, da \"qualidade\" dos termos obtidos. A \"qualidade\" dos termos, neste trabalho, abrange tanto a representatividade dos termos no domínio em questão como sua compreensibilidade. Tendo em vista sua importância, neste trabalho, avaliou-se o efeito do uso de diferentes técnicas de simplificação de termos na compreensibilidade e representatividade dos termos em coleções textuais na Língua Portuguesa. Os termos foram extraídos seguindo os passos da metodologia apresentada neste trabalho e as técnicas utilizadas durante essa atividade de extração foram a radicalização, lematização e substantivação. Para apoiar tal metodologia, foi desenvolvida uma ferramenta, a ExtraT (Ferramenta para Extração de Termos). Visando garantir a \"qualidade\" dos termos extraídos, os mesmos são avaliados objetiva e subjetivamente. As avaliações subjetivas, ou seja, com o auxílio de especialistas do domínio em questão, abrangem a representatividade dos termos em seus respectivos documentos, a compreensibilidade dos termos obtidos ao utilizar cada técnica e a preferência geral subjetiva dos especialistas em cada técnica. As avaliações objetivas, que são auxiliadas por uma ferramenta desenvolvida (a TaxEM - Taxonomia em XML da Embrapa), levam em consideração a quantidade de termos extraídos por cada técnica, além de abranger tambéem a representatividade dos termos extraídos a partir de cada técnica em relação aos seus respectivos documentos. Essa avaliação objetiva da representatividade dos termos utiliza como suporte a medida CTW (Context Term Weight). Oito coleções de textos reais do domínio de agronegócio foram utilizadas na avaliaçao experimental. Como resultado foram indicadas algumas das características positivas e negativas da utilização das técnicas de simplificação de termos, mostrando que a escolha pelo uso de alguma dessas técnicas para o domínio em questão depende do objetivo principal pré-estabelecido, que pode ser desde a necessidade de se ter termos compreensíveis para o usuário até a necessidade de se trabalhar com uma menor quantidade de termos / The task of term extraction in textual domains, which is a subtask of the text pre-processing in Text Mining, can be used for many purposes in knowledge extraction processes. These terms must be carefully extracted since their quality will have a high impact in the results. In this work, the quality of these terms involves both representativity in the specific domain and comprehensibility. Considering this high importance, in this work the effects produced in the comprehensibility and representativity of terms were evaluated when different term simplification techniques are utilized in text collections in Portuguese. The term extraction process follows the methodology presented in this work and the techniques used were radicalization, lematization and substantivation. To support this metodology, a term extraction tool was developed and is presented as ExtraT. In order to guarantee the quality of the extracted terms, they were evaluated in an objective and subjective way. The subjective evaluations, assisted by domain specialists, analyze the representativity of the terms in related documents, the comprehensibility of the terms with each technique, and the specialist\'s opinion. The objective evaluations, which are assisted by TaxEM and by Thesagro (National Agricultural Thesaurus), consider the number of extracted terms by each technique and their representativity in the related documents. This objective evaluation of the representativity uses the CTW measure (Context Term Weight) as support. Eight real collections of the agronomy domain were used in the experimental evaluation. As a result, some positive and negative characteristics of each techniques were pointed out, showing that the best technique selection for this domain depends on the main pre-established goal, which can involve obtaining better comprehensibility terms for the user or reducing the quantity of extracted terms

A extração de termos em coleções textuais, que é uma atividade da etapa de Pré-Processamento da Mineração de Textos, pode ser empregada para diversos fins nos processos de extração de conhecimento. Esses termos devem ser cuidadosamente extraídos, uma vez que os resultados de todo o processo dependerão, em grande parte, da \"qualidade\" dos termos obtidos. A \"qualidade\" dos termos, neste trabalho, abrange tanto a representatividade dos termos no domínio em questão como sua compreensibilidade. Tendo em vista sua importância, neste trabalho, avaliou-se o efeito do uso de diferentes técnicas de simplificação de termos na compreensibilidade e representatividade dos termos em coleções textuais na Língua Portuguesa. Os termos foram extraídos seguindo os passos da metodologia apresentada neste trabalho e as técnicas utilizadas durante essa atividade de extração foram a radicalização, lematização e substantivação. Para apoiar tal metodologia, foi desenvolvida uma ferramenta, a ExtraT (Ferramenta para Extração de Termos). Visando garantir a \"qualidade\" dos termos extraídos, os mesmos são avaliados objetiva e subjetivamente. As avaliações subjetivas, ou seja, com o auxílio de especialistas do domínio em questão, abrangem a representatividade dos termos em seus respectivos documentos, a compreensibilidade dos termos obtidos ao utilizar cada técnica e a preferência geral subjetiva dos especialistas em cada técnica. As avaliações objetivas, que são auxiliadas por uma ferramenta desenvolvida (a TaxEM - Taxonomia em XML da Embrapa), levam em consideração a quantidade de termos extraídos por cada técnica, além de abranger tambéem a representatividade dos termos extraídos a partir de cada técnica em relação aos seus respectivos documentos. Essa avaliação objetiva da representatividade dos termos utiliza como suporte a medida CTW (Context Term Weight). Oito coleções de textos reais do domínio de agronegócio foram utilizadas na avaliaçao experimental. Como resultado foram indicadas algumas das características positivas e negativas da utilização das técnicas de simplificação de termos, mostrando que a escolha pelo uso de alguma dessas técnicas para o domínio em questão depende do objetivo principal pré-estabelecido, que pode ser desde a necessidade de se ter termos compreensíveis para o usuário até a necessidade de se trabalhar com uma menor quantidade de termos / The task of term extraction in textual domains, which is a subtask of the text pre-processing in Text Mining, can be used for many purposes in knowledge extraction processes. These terms must be carefully extracted since their quality will have a high impact in the results. In this work, the quality of these terms involves both representativity in the specific domain and comprehensibility. Considering this high importance, in this work the effects produced in the comprehensibility and representativity of terms were evaluated when different term simplification techniques are utilized in text collections in Portuguese. The term extraction process follows the methodology presented in this work and the techniques used were radicalization, lematization and substantivation. To support this metodology, a term extraction tool was developed and is presented as ExtraT. In order to guarantee the quality of the extracted terms, they were evaluated in an objective and subjective way. The subjective evaluations, assisted by domain specialists, analyze the representativity of the terms in related documents, the comprehensibility of the terms with each technique, and the specialist\'s opinion. The objective evaluations, which are assisted by TaxEM and by Thesagro (National Agricultural Thesaurus), consider the number of extracted terms by each technique and their representativity in the related documents. This objective evaluation of the representativity uses the CTW measure (Context Term Weight) as support. Eight real collections of the agronomy domain were used in the experimental evaluation. As a result, some positive and negative characteristics of each techniques were pointed out, showing that the best technique selection for this domain depends on the main pre-established goal, which can involve obtaining better comprehensibility terms for the user or reducing the quantity of extracted terms

Na atualidade, o interesse pelo uso de ontologias tem sido incrementado. No entanto, o processo de construção pode ser custoso em termos de tempo. Para uma ontologia ser construída, precisa-se de um especialista com conhecimentos de um editor de ontologias. Com a finalidade de reduzir tal processo de construção pelo especialista, analisamos e propomos um método para realizar aprendizado de ontologias (AO) de forma supervisionada. O presente trabalho consiste em uma abordagem combinada de diferentes técnicas no AO. Primeiro, usamos uma técnica estatística chamada C/NC-values, acompanhada da ferramenta Cogroo, para extrair os termos mais representativos do texto. Esses termos são considerados por sua vez como conceitos. Projetamos também uma gramática de restrições (GR), com base na informação linguística do Português, com o objetivo de reconhecer e estabelecer relações entre conceitos. Para poder enriquecer a informação na ontologia, usamos a análise de conceitos formais (ACF) com o objetivo de identificar possíveis superconceitos entre dois conceitos. Finalmente, extraímos ontologias para os textos de três temas, submetendo-as à avaliação dos especialistas na área. Um web site foi feito para tornar o processo de avaliação mais amigável para os avaliadores e usamos o questionário de marcos de características proposto pelo método OntoMetrics. Os resultados mostram que nosso método provê um ponto de partida aceitável para a construção de ontologias. / Nowadays, the interest in the use of ontologies has increased, nevertheless, the process of ontology construction can be very time consuming. To build an ontology, we need a domain expert with knowledge in an ontology editor. In order to reduce the time needed by the expert, we propose and analyse a supervised ontology learning (OL) method. The present work consists of a combined approach of different techniques in OL. First, we use a statistic technique called C/NC-values, with the help of the Cogroo tool, to extract the most significant terms. These terms are considered as concepts consequently. We also design a constraint grammar (CG) based in linguistic information of Portuguese to recognize relations between concepts. To enrich the ontology information, we use the formal concept analysis (FCA) in order to discover a parent for a set of concepts. In order to evaluate the method, we have extracted ontologies from text on three different domains and tested them with corresponding experts. A web site was built to make the evaluation process friendlier for the experts and we used an evaluation framework proposed in the OntoMetrics method. The results show that our method provides an acceptable starting point for the construction of ontologies.

Na atualidade, o interesse pelo uso de ontologias tem sido incrementado. No entanto, o processo de construção pode ser custoso em termos de tempo. Para uma ontologia ser construída, precisa-se de um especialista com conhecimentos de um editor de ontologias. Com a finalidade de reduzir tal processo de construção pelo especialista, analisamos e propomos um método para realizar aprendizado de ontologias (AO) de forma supervisionada. O presente trabalho consiste em uma abordagem combinada de diferentes técnicas no AO. Primeiro, usamos uma técnica estatística chamada C/NC-values, acompanhada da ferramenta Cogroo, para extrair os termos mais representativos do texto. Esses termos são considerados por sua vez como conceitos. Projetamos também uma gramática de restrições (GR), com base na informação linguística do Português, com o objetivo de reconhecer e estabelecer relações entre conceitos. Para poder enriquecer a informação na ontologia, usamos a análise de conceitos formais (ACF) com o objetivo de identificar possíveis superconceitos entre dois conceitos. Finalmente, extraímos ontologias para os textos de três temas, submetendo-as à avaliação dos especialistas na área. Um web site foi feito para tornar o processo de avaliação mais amigável para os avaliadores e usamos o questionário de marcos de características proposto pelo método OntoMetrics. Os resultados mostram que nosso método provê um ponto de partida aceitável para a construção de ontologias. / Nowadays, the interest in the use of ontologies has increased, nevertheless, the process of ontology construction can be very time consuming. To build an ontology, we need a domain expert with knowledge in an ontology editor. In order to reduce the time needed by the expert, we propose and analyse a supervised ontology learning (OL) method. The present work consists of a combined approach of different techniques in OL. First, we use a statistic technique called C/NC-values, with the help of the Cogroo tool, to extract the most significant terms. These terms are considered as concepts consequently. We also design a constraint grammar (CG) based in linguistic information of Portuguese to recognize relations between concepts. To enrich the ontology information, we use the formal concept analysis (FCA) in order to discover a parent for a set of concepts. In order to evaluate the method, we have extracted ontologies from text on three different domains and tested them with corresponding experts. A web site was built to make the evaluation process friendlier for the experts and we used an evaluation framework proposed in the OntoMetrics method. The results show that our method provides an acceptable starting point for the construction of ontologies.