A UTILIZAÇÃO DE CLASSIFICADORES DE TEXTO NA MINERAÇÃO DE IDEIAS AGREGANDO CRITÉRIOS DE ESPECIALISTAS

Abstract

Objetivo: A tarefa de buscar uma ideia em uma base de dados quando realizada por um  especialista humano consiste em fazer a leitura de cada texto e estabelecer criterios de escolha para classificar textos que possam conter ou nao ideias. O objetivo deste trabalho e aplicar a classificacao de texto na mineracao de ideias com a finalidade de simular a atuacao de um especialista humano, comparando o desempenho dos classificadores de texto Support Vector Machines , Naive Bayes e Decision Trees . Design/Metodologia/Abordagem: O metodo cientifico utilizado neste trabalho caracteriza-se como indutivo. A abordagem e quantitativa e a natureza refere-se a uma pesquisa aplicada. Quanto aos objetivos, a pesquisa e exploratoria por proporcionar maior familiaridade com o problema, com vistas a torna-lo mais explicito ou construir hipoteses. Resultados: A partir dos experimentos praticos realizados conclui-se que os classificadores de textos analisados apresentaram bom desempenho na tarefa de separar uma base de ideias segundo criterios utilizados por especialistas, atraves do aprendizado de maquina. Originalidade/valor: A contribuicao deste trabalho esta fundamentada em agregar conhecimento de especialistas aos sistemas de aprendizado de maquina, mais especificamente aos classificadores de texto aplicados a mineracao de ideias.