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Dissertação de Mestrado
DOI
Documento
Autor
Nome completo
Allef Páblo Araújo da Silva
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
Ribeirão Preto, 2019
Orientador
Banca examinadora
Ruiz, Evandro Eduardo Seron (Presidente)
Bruno, Odemir Martinez
Comin, César Henrique
Ribeiro, Evandro Marcos Saidel
Título em português
Técnicas de classificação textual utilizando grafos
Palavras-chave em português
Classificação textual
Grafos
Redes complexas
Resumo em português
O grande volume de informação textual sendo gerado a todo momento torna necessário o aprimoramento constante de sistemas capazes de classificar textos em categorias específicas. Essa categorização visa, por exemplo, separar notícias indexadas por mecanismos de buscas, identificar a autoria de livros e cartas antigas ou detectar plágio em artigos científicos. As técnicas de classificação textual existentes, baseadas em conteúdo, apesar de conseguirem uma boa performance quantitativamente, ainda apresentam dificuldades em lidar com aspectos semânticos presentes nos textos escritos em língua natural. Neste sentido, abordagens alternativas vem sendo propostas, como as baseadas em redes complexas, que levam em consideração apenas o relacionamento entre as palavras. Neste estudo, aplicamos a modelagem de textos como redes complexas e utilizamos as métricas extraídas como atributos para classificação, utilizando um problema de reconhecimento de autoria para ilustrar a aplicação das técnicas descritas ao longo deste texto
Título em inglês
Text classification techniques using graphs
Palavras-chave em inglês
Complex networks
Graphs
Text categorization
Resumo em inglês
The large volume of textual information being generated at all times makes it necessary to constantly improve systems capable of classifying texts into specific categories. This categorization aims, for example, to separate news items indexed by search engines, identify authorship of old books and letters, or detect plagiarism in scientific articles. Existing textual classification techniques, based on content, despite achieving good quantitative performance, still present difficulties in dealing with semantic aspects present in texts written in natural language. In this sense, alternative approaches have been proposed, such as those based on complex networks, which take into account only the relationship between words. In this study, we applied text modeling as graphs and extracted metrics typically used in the study of complex networks to be used as classifier attributes. To illustrate these techniques, a problem of authorship recognition in small texts was chosen as an example
 
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corrigida.pdf (1.89 Mbytes)
Data de Publicação
2019-07-01
 
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