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Título: MODELAGEM DE EVENTOS DE TRÂNSITO COM BASE EM CLIPPING DE GRANDES MASSAS DE DADOS DA WEB
Autor: LUCIANA ROSA REDLICH
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  HELIO CORTES VIEIRA LOPES - ORIENTADOR
MARCO ANTONIO CASANOVA - COORIENTADOR

Nº do Conteudo: 23940
Catalogação:  28/01/2015 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=23940@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=23940@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.23940

Resumo:
Este trabalho consiste no desenvolvimento de um modelo que auxilie na análise de eventos ocorridos no trânsito das grandes cidades. Utilizando uma grande massa de dados publicados na Internet, em especial no twitter, por usuários comuns, este trabalho fornece uma ontologia para eventos do trânsito publicados em notícias da internet e uma aplicação que use o modelo proposto para realizar consultas aos eventos modelados. Para isso, as notícias publicadas em linguagem natural são processadas, isto é, as entidades relevantes no texto são identificadas e depois estruturadas de tal forma que seja feita uma analise semântica da notícia publicada. As notícias publicadas são estruturadas no modelo proposto de eventos e com isso é possível que sejam feitas consultas sobre suas propriedades e relacionamentos, facilitando assim a análise do processo do trânsito e dos eventos ocorridos nele.

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