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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: AGRUPAMENTO DE REGISTROS TEXTUAIS BASEADO EM SIMILARIDADE ENTRE TEXTOS Autor: IAN MONTEIRO NUNES
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
RUY LUIZ MILIDIU - ORIENTADOR
Nº do Conteudo: 25796
Catalogação: 18/02/2016 Liberação: 19/02/2016 Idioma(s): PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
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=25796@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=25796@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.25796
Resumo:
Título: AGRUPAMENTO DE REGISTROS TEXTUAIS BASEADO EM SIMILARIDADE ENTRE TEXTOS Autor: IAN MONTEIRO NUNES
Nº do Conteudo: 25796
Catalogação: 18/02/2016 Liberação: 19/02/2016 Idioma(s): PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
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=25796@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=25796@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.25796
Resumo:
O presente trabalho apresenta os resultados que obtivemos com a aplicação de grande número de modelos e algoritmos em um determinado conjunto de experimentos de agrupamento de texto. O objetivo de tais testes é determinar quais são as melhores abordagens para processar as grandes massas de informação geradas pelas crescentes demandas de data quality em diversos setores da economia. O processo de deduplicação foi acelerado pela divisão dos conjuntos de dados em subconjuntos de itens similares. No melhor cenário possível, cada subconjunto tem em si todas as ocorrências duplicadas de cada registro, o que leva o nível de erro na formação de cada grupo a zero. Todavia, foi determinada uma taxa de tolerância intrínseca de 5 porcento após o agrupamento. Os experimentos mostram que o tempo de processamento é significativamente menor e a taxa de acerto é de até 98,92 porcento. A melhor relação entre acurácia e desempenho é obtida pela aplicação do algoritmo K-Means com um modelo baseado em trigramas.