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Previous issue date: 2011-03-17 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / Em problemas de classificação automática de texto com um grande número de rótulos, as bases de dados de treinamento são extensas, o que pode tornar o tempo de classificação
proibitivo para os sistemas on-line. Destarte, nossa motivação para a realização deste trabalho veio da necessidade de o Governo Federal implementar no país um Cadastro Sincronizado Nacional (CSN) de empresas, onde a Classificação Nacional de Atividades Econômicas (CNAE) seria parte constituinte. Nesta tarefa de classificação, são associados um ou mais códigos
CNAE-Subclasses à descrição de atividades econômicas de empresas. Vale destacar que, em 2009, a tarefa de atribuir ou revisar tais códigos CNAE foi realizada no país cerca de duas
milhões de vezes. Diante disto, para a realização deste trabalho, nós investigamos o uso de servidores Web baseado em Cloud Computing devido à escalabilidade e ao baixo custo de desenvolvimento e operação. Pela facilidade de utilização e fornecimento de quotas livres, o servidor de Cloud Computing escolhido para desenvolvimento da aplicação foi o Google App Engine. Desta forma, nós projetamos, implementamos e hospedamos um sistema de classificação de textos dentro de tal servidor. No entanto, o Google App Engine cobra pelo serviço que ultrapassa a quantidade de quota livre (renovável diariamente), então, quanto menor a complexidade do
processamento do sistema, menor o custo financeiro da aplicação. Foi feita uma otimização no sistema de armazenamento dos classificadores, aproveitando as características das bases de dados textuais.
Houve uma redução do custo computacional do sistema e, em consequência, para a demanda atual de requisições CNAE o custo financeiro anual seria de 2000 dólares americanos.
Este é um valor irrisório se comparado aos custos de infra-estrutura, manutenção e energia necessários para realizar um serviço semelhante ao de um servidor Web tradicional / In problems in automatic text classification with a large number of labels, training databases are large, therefore the classification time can become prohibitive for online rating systems. Thus, our motivation for this work came from the need of the Federal Government to implement a Cadastro Sincronizado Nacional (CSN) of companies, where the Classificação Nacional de Atividades Econômicas (CNAE) would compose the system. In this classification task one or
more CNAE-Subclasses codes are associated to the description of the economic activities of companies. It is worth noticing that in 2009, the task of assigning codes or revise the CNAE was done in the country about 2 million times.
This way, we investigated the use ofWeb servers based on Cloud Computing on its scalability and low cost of development and operation. Due to the ease of use and free quotas, the Cloud Computing server chosen for this application development was Google App Engine. Thus, we designed, implemented and hosted a system of classification of such texts on the server. However, Google App Engine service charges for exceeding the amount of free quota (renewable
every day), whereas the lower the complexity of the processing system, the lower the financial cost of implementation. Aiming this, an optimization was performed on the storage system of classifiers, taking advantage of the features of the text base. We successfully reduced the computational cost of the system and, in consequence, it was
estimated that for the current demand of requests the CNAE annual financial cost would be $ 2,000. This is a small amount when it is compared to the cost of infrastructure, maintenance
and power that would take to perform a similar service to a traditional Web server
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:dspace2.ufes.br:10/6356 |
| Date | 17 March 2011 |
| Creators | Veronese, Lucas de Paula |
| Contributors | Oliveira, Elias Silva de, Souza, Alberto Ferreira de, Freitas, Fábio Daros de |
| Publisher | Universidade Federal do Espírito Santo, Programa de Pós-Graduação em Informática, UFES, BR, Ciência da Computação |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | text |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFES, instname:Universidade Federal do Espírito Santo, instacron:UFES |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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