O Poder do Data Warehouse em aplicações de Machine Learning
NEWSMINER: Um Data Warehouse Baseado em Textos de Notícias
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As aplicações de mineração de dados e textos oriundos da Internet têm sido alvo de recentes pesquisas. E, em todos os casos, as tarefas de mineração de dados necessitam trabalhar sobre dados limpos, consistentes e integrados para obter os melhores resultados. Sendo assim, ambientes de Data Warehouse são uma valiosa fonte de dados limpos e integrados para as aplicações de mineração. A tecnologia de Data Warehouse tem evoluído no sentido de recuperar e tratar dados provenientes da Web. Em particular, os sites de notícias são fontes ricas em textos, que podem compor um corpus lingu...
As aplicações de mineração de dados e textos oriundos da Internet têm sido alvo de recentes pesquisas. E, em todos os casos, as tarefas de mineração de dados necessitam trabalhar sobre dados limpos, consistentes e integrados para obter os melhores resultados. Sendo assim, ambientes de Data Warehouse são uma valiosa fonte de dados limpos e integrados para as aplicações de mineração. A tecnologia de Data Warehouse tem evoluído no sentido de recuperar e tratar dados provenientes da Web. Em particular, os sites de notícias são fontes ricas em textos, que podem compor um corpus linguístico. Inserindo o corpus em um ambiente de Data Warehouse, as aplicações poderão tirar proveito da flexibilidade que um modelo multidimensional e as operações OLAP fornecem. Dentre as vantagens estão a navegação pelos dados, a seleção da parte dos dados considerados relevantes, a análise dos dados em diferentes níveis de abstração, e a agregação, desagregação, rotação e filtragem sobre qualquer conjunto de dados. Este trabalho apresenta o ambiente de Data Warehouse Newsminer, que fornece um conjunto de textos consistente e limpo, na forma de um corpus multidimensional.
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