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Título: TEXT CATEGORIZATION: CASE STUDY: PATENT S APPLICATION DOCUMENTS IN PORTUGUESE
Autor: NEIDE DE OLIVEIRA GOMES
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  MARLEY MARIA BERNARDES REBUZZI VELLASCO - ADVISOR
EMMANUEL PISECES LOPES PASSOS - CO-ADVISOR

Nº do Conteudo: 23851
Catalogação:  08/01/2015 Liberação: 08/01/2015 Idioma(s):  PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo:  TEXT Subtipo:  THESIS
Natureza:  SCHOLARLY PUBLICATION
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=23851@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=23851@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.23851

Resumo:
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.

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