Este trabalho faz avaliação de ferramentas que utilizam técnica de Descoberta de Conhecimento em Texto (agrupamento ou “clustering”). As duas ferramentas são: Eurekha e Umap. O Eurekha é baseado na hipótese de agrupamento, que afirma que documentos similares e relevantes ao mesmo assunto tendem a permanecer em um mesmo grupo. O Umap, por sua vez, é baseado na árvore do conhecimento. A mesma coleção de documentos submetida às ferramentas foi lida por um especialista humano, que agrupou textos similares, a fim de que seus resultados fossem comparados aos das ferramentas. Com isso, pretende-se responder a seguinte questão: a recuperação automática é equivalente à recuperação humana? A coleção de teste é composta por matérias do jornal Folha de São Paulo, cujo tema central é a Amazônia. Com os resultados, pretende-se verificar a validade das ferramentas, os conhecimentos obtidos sobre a região e o tratamento que o jornal dá em relação à mesma.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:www.lume.ufrgs.br:10183/4279 |
| Date | January 2002 |
| Creators | Silva, Ana Carla Macedo da |
| Contributors | Oliveira, Jose Palazzo Moreira de |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS, instname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul, instacron:UFRGS |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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