[pt] Atualmente os categorizadores de textos construídos por técnicas de
aprendizagem de máquina têm alcançado bons resultados, tornando viável a
categorização automática de textos. A proposição desse estudo foi a definição de
vários modelos direcionados à categorização de pedidos de patente, no idioma
português. Para esse ambiente foi proposto um comitê composto de 6 (seis)
modelos, onde foram usadas várias técnicas. A base de dados foi constituída de
1157 (hum mil cento e cinquenta e sete) resumos de pedidos de patente,
depositados no INPI, por depositantes nacionais, distribuídos em várias
categorias. Dentre os vários modelos propostos para a etapa de processamento da
categorização de textos, destacamos o desenvolvido para o Método 01, ou seja, o
k-Nearest-Neighbor (k-NN), modelo também usado no ambiente de patentes, para
o idioma inglês. Para os outros modelos, foram selecionados métodos que não os
tradicionais para ambiente de patentes. Para quatro modelos, optou-se por
algoritmos, onde as categorias são representadas por vetores centróides. Para um
dos modelos, foi explorada a técnica do High Order Bit junto com o algoritmo k-
NN, sendo o k todos os documentos de treinamento. Para a etapa de préprocessamento
foram implementadas duas técnicas: os algoritmos de stemização
de Porter; e o StemmerPortuguese; ambos com modificações do original. Foram
também utilizados na etapa do pré-processamento: a retirada de stopwords; e o
tratamento dos termos compostos. Para a etapa de indexação foi utilizada
principalmente a técnica de pesagem dos termos intitulada: frequência de termos
modificada versus frequência de documentos inversa TF -IDF . Para as medidas
de similaridade ou medidas de distância destacamos: cosseno; Jaccard; DICE;
Medida de Similaridade; HOB. Para a obtenção dos resultados foram usadas as
técnicas de predição da relevância e do rank. Dos métodos implementados nesse
trabalho, destacamos o k-NN tradicional, o qual apresentou bons resultados
embora demande muito tempo computacional. / [en] Nowadays, the text s categorizers constructed based on learning techniques,
had obtained good results and the automatic text categorization became viable.
The purpose of this study was the definition of various models directed to text
categorization of patent s application in Portuguese language. For this
environment was proposed a committee composed of 6 (six) models, where were
used various techniques. The text base was constituted of 1157 (one thousand one
hundred fifty seven) abstracts of patent s applications, deposited in INPI, by
national applicants, distributed in various categories. Among the various models
proposed for the step of text categorization s processing, we emphasized the one
devellopped for the 01 Method, the k-Nearest-Neighbor (k-NN), model also used
in the English language patent s categorization environment. For the others
models were selected methods, that are not traditional in the English language
patent s environment. For four models, there were chosen for the algorithms,
centroid vectors representing the categories. For one of the models, was explored
the High Order Bit technique together with the k-NN algorithm, being the k all the
training documents. For the pre-processing step, there were implemented two
techniques: the Porter s stemization algorithm; and the StemmerPortuguese
algorithm; both with modifications of the original. There were also used in the
pre-processing step: the removal of the stopwards; and the treatment of the
compound terms. For the indexing step there was used specially the modified
documents term frequency versus documents term inverse frequency TF-IDF .
For the similarity or distance measures there were used: cosine; Jaccard; DICE;
Similarity Measure; HOB. For the results, there were used the relevance and the
rank technique. Among the methods implemented in this work it was emphasized
the traditional k-NN, which had obtained good results, although demands much
computational time.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:23851 |
| Date | 08 January 2015 |
| Creators | NEIDE DE OLIVEIRA GOMES |
| Contributors | MARLEY MARIA BERNARDES REBUZZI VELLASCO |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | TEXTO |
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