[pt] Este trabalho objetiva o desenvolvimento de Bibliotecas Digitais de Learning Objects (LO-DLs), usando técnicas de Data Warehousing (DWing) e Data Mining (DMing). Através da abordagem de Data Warehousing pode-se correlacionar os passos principais desta técnica, que são Extração, Transformação, Carga e OLAP, com os principais serviços de Bibliotecas Tradicionais, que são Aquisição, Classificação por Assunto, Catalogação e Consulta/Análise, de forma que eles sejam processados automaticamente. Técnicas de Data Mining são incorporadas a alguns desses processos automatizando o desenvolvimento da biblioteca. Além de integrar múltiplas fontes de LOs, que estão armazenadas em diferentes SGBDs (Sistemas de Gerência de Banco de Dados) e catalogadas através de diferentes padrões de metadados, esta abordagem contribui para prover o usuário de uma maneira mais sofisticada de consulta ao acervo, mais abrangente que as usuais opções por título, autor e assunto, já que OLAP propicia acesso multidiimensional. Além disso, também contribui para melhorar a qualidade da biblioteca, uma vez que as técnicas OLAP e de Data Mining são usadas para analisar os LOs e os acessos aos mesmos. Uma atualização automática da biblioteca acontece quando há mudança no perfil do usuário. / [en] This work aims at the development of Learning Objects Digital Libraries (LO-DLs), using Data Warehousing (DWing) and Data Mining (DMining) techniques. By using the Data Warehousing approach, we will be able to correlate the main steps of this technique, which area Extraction, Transformation, Loading and OLAP, with the main services of a Traditional Library which are Acquisition, Subject Classification, Cataloging, and Searching, so that they will work in an automatic way. Data Mining techniques are incorporated in some of these processes automating the process of the development of the library. Besides integrating multiple LOs sources, which are stored in diverse DBMSs (Data Base Management Systems) and catalogued in different metadata languages, this approach contributes to providing the user with a sophisticated query to the library that is more comprehensive than the usual author, subject or title options, since OLAP allows multidimensional access. Furthermore it also contributes to the improvement of the library, since OLAP and data mining techniques are used to analyze LOs data and the access to them. An automatic refresh of the library is made when users´ profile changes.

[pt] Esta dissertação investiga a utilização de Algoritmos Genéticos (AG) no processo de descoberta de conhecimento implícito em Banco de Dados (KDD - Knowledge Discovery Database). O objetivo do trabalho foi avaliar o desempenho de Algoritmos Genéticos no processo de classificação de registros em Bancos de Dados (BD). O processo de classificação no contexto de Algoritmos Genéticos consiste na evolução de regras de associação que melhor caracterizem, através de sua acurácia e abrangência, um determinado grupo de registros do BD. O trabalho consistiu de 4 etapas principais: um estudo sobre a área de Knowledge Discovery Database (KDD); a definição de um modelo de AG aplicado à Mineração de Dados (Data Mining); a implementação de uma ferramenta (Rule-Evolver) de Mineração de Dados; e o estudo de casos. O estudo sobre a área de KDD envolveu todo o processo de descoberta de conhecimento útil em banco de dados: definição do problema; seleção dos dados; limpeza dos dados; pré-processamento dos dados; codificação dos dados; enriquecimento dos dados; mineração dos dados e a interpretação dos resultados. Em particular, o estudo destacou a fase de Mineração de Dados e os algoritmos e técnicas empregadas (Redes Neurais, Indução de regras, Modelos Estatísticos e Algoritmos Genéticos). Deste estudo resultou um survey sobre os principais projetos de pesquisa na área. A modelagem do Algoritmo Genético consistiu fundamentalmente na definição de uma representação dos cromossomas, da função de avaliação e dos operadores genéticos. Em mineração de dados por regras de associação é necessário considerar-se atributos quantitativos e categóricos. Atributos quantitativos representam variáveis contínuas (faixa de valores) e atributos categóricos variáveis discretas. Na representação definida, cada cromossoma representa uma regra e cada gene corresponde a um atributo do BD, que pode ser quantitativo ou categórico conforme a aplicação. A função de avaliação associa um valor numérico à regra encontrada, refletindo assim uma medida da qualidade desta solução. A Mineração de Dados por AG é um problema de otimização onde a função de avaliação deve apontar para as melhores regras de associação. A acurácia e a abrangência são medidas de desempenho e, em alguns casos, se mantém nulas durante parte da evolução. Assim, a função de avaliação deve ser uma medida que destaca cromossomas contendo regras promissoras em apresentar acurácia e abrangência diferentes de zero. Foram implementadas 10 funções de avaliação. Os operadores genéticos utilizados (crossover e mutação) buscam recombinar as cláusulas das regras, de modo a procurar obter novas regras com maior acurácia e abrangência dentre as já encontradas. Foram implementados e testados 4 operadores de cruzamento e 2 de mutação. A implementação de uma ferramenta de modelagem de AG aplicada à Mineração de Dados, denominada Rule-Evolver, avaliou o modelo proposto para o problema de classificação de registros. O Rule-Evolver analisa um Banco de Dados e extrai as regras de associação que melhor diferenciem um grupo de registros em relação a todos os registros do Banco de Dados. Suas características principais são: seleção de atributos do BD; informações estatísticas dos atributos; escolha de uma função de avaliação entre as 10 implementadas; escolha dos operadores genéticos; visualização gráfica de desempenho do sistema; e interpretação de regras. Um operador genético é escolhido a cada reprodução em função de uma taxa preestabelecida pelo usuário. Esta taxa pode permanecer fixa ou variar durante o processo evolutivo. As funções de avaliação também podem ser alteradas (acrescidas de uma recompensa) em função da abrangência e da acurácia da regra. O Rule- Evolver possui uma interface entre o BD e o AG, necessária para tor / [en] This dissertation investigates the application of Genetic Algorithms (GAs) to the process of implicit knowledge discovery over databases (KDD - Knowledge Discovery Database). The objective of the work has been the assessment of the Genetic Algorithms (GA) performance in the classification process of database registers. In the context of Genetic Algorithms, this classification process consists in the evolution of association rules that characterise, through its accuracy and range, a particular group of database registers. This work has encompassed four main steps: a study over the area of Knowledge Discovery Databases; the GA model definition applied to Data Mining; the implementation of the Data Mining Rule Evolver; and the case studies. The study over the KDD area included the overall process of useful knowledge discovery; the problem definition; data organisation; data pre-processing; data encoding; data improvement; data mining; and results´ interpretation. Particularly, the investigation emphasied the data mining procedure, techniques and algorithms (neural Networks, rule Induction, Statistics Models and Genetic Algorithms). A survey over the mais research projects in this area was developed from this work. The Genetic Algorithm modelling encompassed fundamentally, the definition of the chromosome representation, the fitness evaluation function and the genetic operators. Quantitative and categorical attributes must be taken into account within data mining through association rules. Quantitative attribites represent continuous variables (range of values), whereas categorical attributes are discrete variable. In the representation employed in this work, each chromosome represents a rule and each gene corresponds to a database attribute, which can be quantitative or categorical, depending on the application. The evaluation function associates a numerical value to the discovered rule, reflecting, therefore, the fitness evaluation function should drive the process towards the best association rules. The accuracy and range are performance statistics and, in some cases, their values stay nil during part of the evolutionary process. Therefore, the fitness evaluation function should reward chromosomes containing promising rules, which present accuracy and range different of zero. Ten fitness evaluation functions have been implemented. The genetic operators used in this work, crossover and mutation, seek to recombine rules´clauses in such a way to achieve rules of more accuracy and broader range when comparing the ones already sampled. Four splicing operators and two mutation operators have been experimented. The GA modeling tool implementation applied to Data Mining called Rule Evolever, evaluated the proposed model to the problem of register classification. The Rule Evolver analyses the database and extracts association rules that can better differentiate a group of registers comparing to the overall database registers. Its main features are: database attributes selection; attributes statistical information; evaluation function selection among ten implemented ones; genetic operators selection; graphical visualization of the system performance; and rules interpretation. A particular genetic operator is selected at each reproduction step, according to a previously defined rate set by the user. This rate may be kept fix or may very along the evolutionary process. The evolutionary process. The evaluation functions may also be changed (a rewarding may be included) according to the rule´s range and accuracy. The Rule Evolver implements as interface between the database and the GA, endowing the KDD process and the Data Mining phase with flexibility. In order to optimise the rules´ search process and to achieve better quality rules, some evolutionary techniques have been implemented (linear rank and elitism), and different random initialisation methods have been used as well; global averag

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro de Ciências Biológicas. Programa de Pós-Graduação em Biologia Vegetal. / Made available in DSpace on 2013-07-16T02:41:58Z (GMT). No. of bitstreams: 1 212465.pdf: 3882313 bytes, checksum: 8368bdb37a6dff1a14a3733b42d352ee (MD5) / O processo de explotação do carvão mineral praticado em épocas passadas constituiu a mais grave forma de degradação dos recursos naturais na região carbonífera sul catarinense, entre eles a Floresta Atlântica. A conservação e recuperação desta floresta constitui atualmente o maior desafio no campo científico dado sua imensa diversidade e o risco de extinção pelo qual grande número de espécies estão submetidas. Diante da preocupação com o futuro dessa floresta, o presente estudo objetivou gerar subsídios para recuperação

O que as outras pessoas pensam sempre foi uma parte importante do processo de tomada de decisão. Por exemplo, as pessoas costumam consultar seus amigos para obter um parecer sobre um livro ou um filme ou um restaurante. Hoje em dia, os usuários publicam suas opiniões em sites de revisão colaborativa, como IMDB para filmes, Yelp para restaurantes e TripAdiviser para hotéis. Ao longo do tempo, esses sites têm construído um enorme banco de dados que conecta usuários, artigos e opiniões expressas por uma classificação numérica e um comentário de texto livre que explicam por que eles gostam ou não gostam de um item. Mas essa vasta quantidade de dados pode prejudicar o usuário a obter uma opinião. Muitos trabalhos relacionados fornecem uma interpretações de revisões para os usuários. Eles oferecem vantagens diferentes para vários tipos de resumos. No entanto, todos eles têm a mesma limitação: eles não fornecem resumos personalizados nem contrastantes comentários escritos por diferentes segmentos de colaboradores. Compreeder e contrastar comentários escritos por diferentes segmentos de revisores ainda é um problema de pesquisa em aberto. Assim, nosso trabalho propõe uma nova arquitetura, chamado Tell Me Why. TMW é um projeto desenvolvido no Laboratório de Informática Grenoble em cooperação com a Universidade Federal do Rio Grande do Sul para fornecer aos usuários uma melhor compreensão dos comentários. Propomos uma combinação de análise de texto a partir de comentários com a mineração de dados estruturado resultante do cruzamento de dimensões do avaliador e item. Além disso, este trabalho realiza uma investigação sobre métodos de sumarização utilizados na revisão de produtos. A saída de nossa arquitetura consiste em declarações personalizadas de texto usando Geração de Linguagem Natural composto por atributos de itens e comentários resumidos que explicam a opinião das pessoas sobre um determinado assunto. Os resultados obtidos a partir de uma avaliação comparativa com a Revisão Mais Útil da Amazon revelam que é uma abordagem promissora e útil na opinião do usuário. / What other people think has been always an important part of the process of decision-making. For instance, people usually consult their friends to get an opinion about a book, or a movie or a restaurant. Nowadays, users publish their opinions on collaborative reviewing sites such as IMDB for movies, Yelp for restaurants and TripAdvisor for hotels. Over the time, these sites have built a massive database that connects users, items and opinions expressed by a numeric rating and a free text review that explain why they like or dislike a specific item. But this vast amount of data can hamper the user to get an opinion. Several related work provide a review interpretations to the users. They offer different advantages for various types of summaries. However, they all have the same limitation: they do not provide personalized summaries nor contrasting reviews written by different segments of reviewers. Understanding and contrast reviews written by different segments of reviewers is still an open research problem. Our work proposes a new architecture, called Tell Me Why, which is a project developed at Grenoble Informatics Laboratory in cooperation with Federal University of Rio Grande do Sul to provide users a better understanding of reviews. We propose a combination of text analysis from reviews with mining structured data resulting from crossing reviewer and item dimensions. Additionally, this work performs an investigation of summarization methods utilized in review domain. The output of our architecture consists of personalized statement using Natural Language Generation that explain people’s opinion about a particular item. The evaluation reveal that it is a promising approach and useful in user’s opinion.

Com o avanço da Internet pelo mundo, as pessoas passaram a interagir cada vez mais com a Web, principalmente após o surgimento das redes sociais, criando conteúdo que pode ser explorado de diversas formas. Esse aumento de usuários tem sido global, ou seja, pessoas de diversos países passaram a produzir textos de diversos idiomas. Esses textos compõem um rico conteúdo para Análise de Sentimentos Multilíngue. A maior parte dos trabalhos da área se foca em Mineração de Opinião, analisando o sentimento através da polaridade. Outro tipo de sentimento que tem atraído atenção é a emoção, embora não seja amplamente explorada a Análise de Sentimentos Multilíngue usando emoção. Este trabalho utiliza técnicas geralmente usadas para Mineração de Opinião e polaridade para Análise de Sentimentos Multilíngues usando emoção. O objetivo deste trabalho é comparar diferentes combinações de aprendizado de máquina supervisionado e tradução automática para criar corpora em diferentes idiomas a partir de corpora anotados já existentes. As duas formas de utilizar as traduções comparadas são: criando classificadores de emoção separados por idiomas, chamados monolíngues, e criando um classificador composto do idioma original e das traduções, chamado multilíngue. É feito ainda um experimento cruzando dois corpora, visando avaliar o uso da tradução de um corpus com os textos originais do outro. Os resultados dos experimentos mostram não apenas o sucesso de analisar emoção usando aprendizado supervisionado e tradução automática, mas que o classificador multilíngue supera os classificadores monolíngues. O experimento cruzando os corpora mostra que para algumas emoções os corpora estão alinhados, mas que para outras é preciso que haja maior similaridade nos textos. / With the growth of the Internet around the world, people began to interact more and more with the Web, especially after the emergence of social networks, creating content that can be exploited in several ways. This increase in the number of users has been global, that is, people from different countries started producing texts in several languages. These texts comprise a rich content for Multilingual Sentiment Analysis. Most of the work in the area focus in Opinion Mining, analyzing the feeling through polarity. Another type of feeling that has attracted attention is emotion, although not extensively explored in Multilingual Sentiment Analysis. This work uses techniques commonly used for Opinion Mining and polarity for Multilingual Sentiment Analysis using emotion. The objective of this study is to compare different combinations of supervised machine learning and automatic translation to create corpora in different languages from existing annotated corpora. The two ways to use the translations compared are: creating emotion classifiers separated by languages, called monolingual, and creating a composed classifier, with the original language and it’s translations, called multilingual. An experiment crossing the two corpora used is made, to evaluate the use of the translation of one corpus with the original texts of the other. The results of the experiments show not only the success of analysing emotion using supervised machine learning and automatic translation, but that the multilingual classifier exceeds the monolingual classifiers. The experiment crossing the corpora shows that to some emotions the corpora are aligned, but for others there needs to be greater similarity in the texts.

Harmonizar a atividade de produção nas indústrias com as modernas exigências ambientais pode constituir-se em oportunidade de realizar melhorias contínuas ou mudanças radicais com possibilidade de beneficios econômicos para as empresas e para o meio ambiente. O presente trabalho evidencia como isto pode ser efetivado com o apoio de sistemas de informações voltados para a tomada de decisões que possibilitem melhorar o processo produtivo. A abordagem adotada favorece a integração econômico-ambiental. Os setores - participantes do estudo são a mineração a céu aberto e a indústria calçadista. A metodologia empregada é a pesquisa-ação, contando com a participação de representantes das empresas. Através da aprendizagem organizacional, o pesquisador buscou introduzir nas empresas novos procedimentos de coleta de dados e de modelagem de sistemas, visando o uso consciente de informações na otimização de custos e minimização dos impactos ambientais provocados pela atividade industrial. Sistemas de informação para a mensuração de variáveis em operações fundamentais do processo produtivo foram desenvolvidos e implantados no meio industrial. Uma das variáveis de decisão foi o custo da operação ou atividade, dentro de uma abordagem preventiva através do modelamento matemático previsional. Alternativas otimizantes com suas repercussões na variável de decisão são apresentadas para que se decida entre uma e outra dentro de uma metodologia de melhorias contínuas.Os Estudos de Casos ilustram a aplicação prática em várias empresas. Reduções substanciais de custos no desmonte de rochas com explosivos foram obtidas, o impacto ambiental das detonações foi minimizado em alguns casos, a taxa de geração de resíduos foi diminuída em algumas fábricas de calçados a partir do conhecimento do valor numérico dessa variável de decisão. / To harmonize the production operations in the industry whit the modern environmental requirements may be a good opportunity for the implementation of the continuous improvement ar radical changes with economical benefits for the enterprises and the environment toa. This work puts in evidence how this can be performed when it is supported by information systems oriented for the decision making, which may improve the production process, in an economical-ecological approach in the mining industry and shoes factories. The methodology applied is the action-research. Through the organizational learning, the researcher intends to introduce new procedures for data collection and systems modelling in the enterprises. The main objectives for the research are optimization and the minimization of the industrial impacts in the environment. lnformation systems for measurement of criticai variables in fundamental operatios of the productive process were developed and implemented in a group of industries in the study field. The cost approach was made in a preventive form using mathematical modelling. Optimizing alternatives and his consequences are presented for the decision makers in a continuous improvement methodology. The cases studied show a practical application in many industrial firms. Substancial reductions of costs in the rock blasting whith explosives were obtained and the environmental impacts were minimized in some cases. Also the scrap production rate in some shoes factories were reduced by the knowledge of the numeric value of this decision variable. The results obtained are reported case by case to demonstrate the validity of this work and to furnish a base for the reccomendations at the end.

O que as outras pessoas pensam sempre foi uma parte importante do processo de tomada de decisão. Por exemplo, as pessoas costumam consultar seus amigos para obter um parecer sobre um livro ou um filme ou um restaurante. Hoje em dia, os usuários publicam suas opiniões em sites de revisão colaborativa, como IMDB para filmes, Yelp para restaurantes e TripAdiviser para hotéis. Ao longo do tempo, esses sites têm construído um enorme banco de dados que conecta usuários, artigos e opiniões expressas por uma classificação numérica e um comentário de texto livre que explicam por que eles gostam ou não gostam de um item. Mas essa vasta quantidade de dados pode prejudicar o usuário a obter uma opinião. Muitos trabalhos relacionados fornecem uma interpretações de revisões para os usuários. Eles oferecem vantagens diferentes para vários tipos de resumos. No entanto, todos eles têm a mesma limitação: eles não fornecem resumos personalizados nem contrastantes comentários escritos por diferentes segmentos de colaboradores. Compreeder e contrastar comentários escritos por diferentes segmentos de revisores ainda é um problema de pesquisa em aberto. Assim, nosso trabalho propõe uma nova arquitetura, chamado Tell Me Why. TMW é um projeto desenvolvido no Laboratório de Informática Grenoble em cooperação com a Universidade Federal do Rio Grande do Sul para fornecer aos usuários uma melhor compreensão dos comentários. Propomos uma combinação de análise de texto a partir de comentários com a mineração de dados estruturado resultante do cruzamento de dimensões do avaliador e item. Além disso, este trabalho realiza uma investigação sobre métodos de sumarização utilizados na revisão de produtos. A saída de nossa arquitetura consiste em declarações personalizadas de texto usando Geração de Linguagem Natural composto por atributos de itens e comentários resumidos que explicam a opinião das pessoas sobre um determinado assunto. Os resultados obtidos a partir de uma avaliação comparativa com a Revisão Mais Útil da Amazon revelam que é uma abordagem promissora e útil na opinião do usuário. / What other people think has been always an important part of the process of decision-making. For instance, people usually consult their friends to get an opinion about a book, or a movie or a restaurant. Nowadays, users publish their opinions on collaborative reviewing sites such as IMDB for movies, Yelp for restaurants and TripAdvisor for hotels. Over the time, these sites have built a massive database that connects users, items and opinions expressed by a numeric rating and a free text review that explain why they like or dislike a specific item. But this vast amount of data can hamper the user to get an opinion. Several related work provide a review interpretations to the users. They offer different advantages for various types of summaries. However, they all have the same limitation: they do not provide personalized summaries nor contrasting reviews written by different segments of reviewers. Understanding and contrast reviews written by different segments of reviewers is still an open research problem. Our work proposes a new architecture, called Tell Me Why, which is a project developed at Grenoble Informatics Laboratory in cooperation with Federal University of Rio Grande do Sul to provide users a better understanding of reviews. We propose a combination of text analysis from reviews with mining structured data resulting from crossing reviewer and item dimensions. Additionally, this work performs an investigation of summarization methods utilized in review domain. The output of our architecture consists of personalized statement using Natural Language Generation that explain people’s opinion about a particular item. The evaluation reveal that it is a promising approach and useful in user’s opinion.

Com o avanço da Internet pelo mundo, as pessoas passaram a interagir cada vez mais com a Web, principalmente após o surgimento das redes sociais, criando conteúdo que pode ser explorado de diversas formas. Esse aumento de usuários tem sido global, ou seja, pessoas de diversos países passaram a produzir textos de diversos idiomas. Esses textos compõem um rico conteúdo para Análise de Sentimentos Multilíngue. A maior parte dos trabalhos da área se foca em Mineração de Opinião, analisando o sentimento através da polaridade. Outro tipo de sentimento que tem atraído atenção é a emoção, embora não seja amplamente explorada a Análise de Sentimentos Multilíngue usando emoção. Este trabalho utiliza técnicas geralmente usadas para Mineração de Opinião e polaridade para Análise de Sentimentos Multilíngues usando emoção. O objetivo deste trabalho é comparar diferentes combinações de aprendizado de máquina supervisionado e tradução automática para criar corpora em diferentes idiomas a partir de corpora anotados já existentes. As duas formas de utilizar as traduções comparadas são: criando classificadores de emoção separados por idiomas, chamados monolíngues, e criando um classificador composto do idioma original e das traduções, chamado multilíngue. É feito ainda um experimento cruzando dois corpora, visando avaliar o uso da tradução de um corpus com os textos originais do outro. Os resultados dos experimentos mostram não apenas o sucesso de analisar emoção usando aprendizado supervisionado e tradução automática, mas que o classificador multilíngue supera os classificadores monolíngues. O experimento cruzando os corpora mostra que para algumas emoções os corpora estão alinhados, mas que para outras é preciso que haja maior similaridade nos textos. / With the growth of the Internet around the world, people began to interact more and more with the Web, especially after the emergence of social networks, creating content that can be exploited in several ways. This increase in the number of users has been global, that is, people from different countries started producing texts in several languages. These texts comprise a rich content for Multilingual Sentiment Analysis. Most of the work in the area focus in Opinion Mining, analyzing the feeling through polarity. Another type of feeling that has attracted attention is emotion, although not extensively explored in Multilingual Sentiment Analysis. This work uses techniques commonly used for Opinion Mining and polarity for Multilingual Sentiment Analysis using emotion. The objective of this study is to compare different combinations of supervised machine learning and automatic translation to create corpora in different languages from existing annotated corpora. The two ways to use the translations compared are: creating emotion classifiers separated by languages, called monolingual, and creating a composed classifier, with the original language and it’s translations, called multilingual. An experiment crossing the two corpora used is made, to evaluate the use of the translation of one corpus with the original texts of the other. The results of the experiments show not only the success of analysing emotion using supervised machine learning and automatic translation, but that the multilingual classifier exceeds the monolingual classifiers. The experiment crossing the corpora shows that to some emotions the corpora are aligned, but for others there needs to be greater similarity in the texts.

O que as outras pessoas pensam sempre foi uma parte importante do processo de tomada de decisão. Por exemplo, as pessoas costumam consultar seus amigos para obter um parecer sobre um livro ou um filme ou um restaurante. Hoje em dia, os usuários publicam suas opiniões em sites de revisão colaborativa, como IMDB para filmes, Yelp para restaurantes e TripAdiviser para hotéis. Ao longo do tempo, esses sites têm construído um enorme banco de dados que conecta usuários, artigos e opiniões expressas por uma classificação numérica e um comentário de texto livre que explicam por que eles gostam ou não gostam de um item. Mas essa vasta quantidade de dados pode prejudicar o usuário a obter uma opinião. Muitos trabalhos relacionados fornecem uma interpretações de revisões para os usuários. Eles oferecem vantagens diferentes para vários tipos de resumos. No entanto, todos eles têm a mesma limitação: eles não fornecem resumos personalizados nem contrastantes comentários escritos por diferentes segmentos de colaboradores. Compreeder e contrastar comentários escritos por diferentes segmentos de revisores ainda é um problema de pesquisa em aberto. Assim, nosso trabalho propõe uma nova arquitetura, chamado Tell Me Why. TMW é um projeto desenvolvido no Laboratório de Informática Grenoble em cooperação com a Universidade Federal do Rio Grande do Sul para fornecer aos usuários uma melhor compreensão dos comentários. Propomos uma combinação de análise de texto a partir de comentários com a mineração de dados estruturado resultante do cruzamento de dimensões do avaliador e item. Além disso, este trabalho realiza uma investigação sobre métodos de sumarização utilizados na revisão de produtos. A saída de nossa arquitetura consiste em declarações personalizadas de texto usando Geração de Linguagem Natural composto por atributos de itens e comentários resumidos que explicam a opinião das pessoas sobre um determinado assunto. Os resultados obtidos a partir de uma avaliação comparativa com a Revisão Mais Útil da Amazon revelam que é uma abordagem promissora e útil na opinião do usuário. / What other people think has been always an important part of the process of decision-making. For instance, people usually consult their friends to get an opinion about a book, or a movie or a restaurant. Nowadays, users publish their opinions on collaborative reviewing sites such as IMDB for movies, Yelp for restaurants and TripAdvisor for hotels. Over the time, these sites have built a massive database that connects users, items and opinions expressed by a numeric rating and a free text review that explain why they like or dislike a specific item. But this vast amount of data can hamper the user to get an opinion. Several related work provide a review interpretations to the users. They offer different advantages for various types of summaries. However, they all have the same limitation: they do not provide personalized summaries nor contrasting reviews written by different segments of reviewers. Understanding and contrast reviews written by different segments of reviewers is still an open research problem. Our work proposes a new architecture, called Tell Me Why, which is a project developed at Grenoble Informatics Laboratory in cooperation with Federal University of Rio Grande do Sul to provide users a better understanding of reviews. We propose a combination of text analysis from reviews with mining structured data resulting from crossing reviewer and item dimensions. Additionally, this work performs an investigation of summarization methods utilized in review domain. The output of our architecture consists of personalized statement using Natural Language Generation that explain people’s opinion about a particular item. The evaluation reveal that it is a promising approach and useful in user’s opinion.

Submitted by Cássia Santos (cassia.bcufg@gmail.com) on 2015-10-21T14:08:06Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Julio Cesar Batista Pires - 2015.pdf: 2026124 bytes, checksum: dda6bea6dfa125f21d2023f288178ebc (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) / Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2015-10-22T13:08:50Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Julio Cesar Batista Pires - 2015.pdf: 2026124 bytes, checksum: dda6bea6dfa125f21d2023f288178ebc (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-10-22T13:08:50Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação - Julio Cesar Batista Pires - 2015.pdf: 2026124 bytes, checksum: dda6bea6dfa125f21d2023f288178ebc (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) Previous issue date: 2015-05-08 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / Many people are constantly connected on the Web. They are looking for all kinds of things. The Web is a huge source of information. So, they can find almost everything they want. However, Web information is disorganized and have no formal structure. This hampers machine processing and consequently makes information access more difficult. Bringing structure to the Web can be one of the key points for facilitating user searching and navigation. A recent technique, Open Information Extraction, has been successfully applied to extract structured information from the Web. This technique has been mostly applied in pages written in English. This work is specifically focused on information extraction for Portuguese. Techniques used here can be also used to other languages too. / Muitas pessoas estão constantemente conectadas na Web. Elas estão procurando por todo tipo de coisa. A Web é uma enorme fonte de informação. Assim, as pessoas podem encontrar praticamente tudo que elas precisam. Entretanto, as informações da Web são desorganizadas e não possuem uma estrutura formal. Isso dificulta o processamento das máquinas e consequentemente torna o acesso à informaçã mais difícil. Trazer estrutura para a Web pode ser um dos pontos chave para facilitar a busca e navegaçã dos usuários. Uma técnica recente, Extração de Informação Aberta, foi aplicada com sucesso para extrair informação da Web. Essa técnica foi aplicada principalmente em páginas em Inglês. Este trabalho é focado especificamente na extração de informação em Português. As técnicas usadas aqui também podem ser utilizadas para outras linguagens.