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Apresentação da Monografia

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Apresentação em tema: "Apresentação da Monografia"— Transcrição da apresentação:

1 Apresentação da Monografia
Text Mining Extraindo conhecimentos utilizando essa tecnologia COS831 – Gestão do Conhecimento Professor : Jano Moreira de Souza Felipe Gentil Leite

2 Roteiro Introdução O que é Text Mining? Aplicação do Text Mining
Diferenças entre data mining e text mining Aplicação do Text Mining Duas formas de utilizar text mining Três ferramentas de Text Mining Estudo de caso Problemas em aberto Conclusão

3 Introdução Relacionamento empresa-cliente Quantidade de informações em
documentos não estruturados Internet

4 Text Mining As 3 formas possíveis da informação
Definição do text mining (KDT) Objetivos da tecnologia Novos conhecimentos Relações não-triviais Categorização de documentos

5 Diferenças entre Text Mining e Data Mining
Primeiro decide-se pelo processo de Knowledge Discovery, depois escolhe a tecnologia de acordo com os dados. Evolução da tecnologia de data mining com a criação do código de barra Text mining é mais complexo Utilização da ferramenta de data mining em processos de text mining Qualidade dos dados de entrada

6 Aplicação da Tecnologia
Gestão de Documentos Utilizando regras pré-estabelecidas

7 Gestão de documentos Objetivo Duas entradas Estatísticas
Coleção de documentos Hierarquia de conceitos Estatísticas Identificar padrões de distribuição

8 Utilizando regras pré-estabelecidas (1)
Processo divido em duas fases 1a. Fase Entrada: documentos em texto livre Processo semi-automático Estabelecimento das regras Pontos positivos e negativos para minimizar os problemas de linguagem natural

9 Continuando… Todas as regras são testadas na frase
Se frase tiver todas as regras (+) e nenhuma (-), existe um conceito Extração de conceitos Armazenamento da freqüência Saída: forma semi-estruturada Grafo acíclico

10 Utilizando regras pré-estabelecidas (2)
2a. Fase Entrada : forma semi-estruturada Processo automático Grau de certeza Resultados X  Y, sendo X um ou mais conceitos e Y apenas um conceito

11 Ferramentas (1) TextAnalyst A ferramenta mais utilizada (Pfizer e 3M)
Identifica conceitos e relações semânticas Criação de base de conhecimento Estatísticas Objetos COM

12 Ferramentas (2) Intelligent Miner for Text Desenvolvido pela IBM
Gestão de documentos Plataformas Windows, AIX ou Solaris Máquina robusta Disponibiliza API’s para C++

13 Ferramentas (3) SemioMap Resumo do documento em questão de minutos
Criação de uma estrutura conceitual para identificar os relacionamento entre os documentos Documentos Word, PowerPoint, PDF, HTML, etc.

14 Ferramentas (4) SemioMap (Cont…) Gráfico Tridimensional
Navegação no gráfico Visualização dos conceitos e relações Novas relações Novas áreas a serem exploradas

15 Estudo de caso (1) Departamento de imprensa da biblioteca de Ciências e Medicina da Universidade de Stanford, EUA Dados atuais (maior repositório de documentos da área) 12,5 milhões de artigos 335 jornais 84 milhões de acessos por semana 6 terabytes de documentos armazenados

16 Estudo de caso (2) Início das operações: Janeiro de 1995
Em junho de 2001… 1 milhão de artigos Pesquisa estava ruim Foi resolvido adotar pesquisa baseada em palavras-chaves SemioMap versão 4

17 Estudo de caso (3) Conseguir manter a performance mesmo aumentando o volume de 1 para 12 milhões de artigos 22 mil categorias 300 mil conceitos Versão 5-Beta foi testada nesse projeto Descoberta de novos conceitos (+) Projeto de implantar um sistema de gestão de conhecimento

18 Problemas em aberto Diferentes idiomas Linguagem natural
Algoritmos complexos Idiomas asiáticos Linguagem natural Homonímias, metáforas, etc… Qualidade do texto Erros ortográficos Acrônimos

19 Conclusão Deve ser implantado junto com um
sistema de gestão de conhecimento Não há a necessidade de um especialista para produzir conhecimento Como data mining, é necessário um especialista para estabelecer as regras Problemas Compreensão da linguagem natural Ferramenta nacional


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