Técnicas Baseadas Em Redes Neurais Artificiais E Lógica Fuzzy Para Mineração De Textos

Abstract

There is currently a considerable amount of information available in text format on the Internet and the networks of large corporations. This information can be found in an unstructured format, difficult to handle by computer programs. It is proposed in this work, the study of a neuro-fuzzy system applied to the task of text mining. The models investigated for the clustering task of texts is a neural network fuzzy-ART and a neural network SOM. To validate this model experiments are carried out with the bases of texts Reuters Transcribed Subset and SyskillWebert. Finally, the fuzzy-ART network is compared with the neural network SOM.

Mineração De Texto Na Identificação De Palavras-Chave No Contexto Do Covid-19 Na Modelagem Fuzzy

“…Os Conjuntos Fuzzy representam termos linguísticos através do uso de formas geométricas e são uma generalização da Teoria dos Conjuntos, pois se afere a possibilidade de um determinado elemento poder pertencer a dois conjuntos simultaneamente (área de interseção) com um respectivo grau de pertinência, o que difere da lógica booleana, que só admite valores zero e um, traduzidos por pertence ou não pertence, verdadeiro ou falso [39]. Logo não há conjunto vazio, mas conjuntos cujos elementos possuem relevância de pertinência [29].…”

“…Dentre as principais áreas de conhecimento que compõem e contribuem com a Mineração de Textos (MT) se encontram o Aprendizado de Máquina (AM) [29], Processamento de Linguagem Natural (PLN), Estatística Inferencial [31], Inteligência Computacional (IC), Recuperação da Informação (RI), Mineração de Dados e Web Mining [5]. Cada uma dessas áreas do conhecimento, ou sua intercessão, é usada de forma a viabilizar o esquema de processamento computacional [25].…”