Agrupamento automático de notícias de jornais on-line usando técnicas de Machine Learning para clustering de textos no idioma português

Autores

  • Lúcia Helena de Magalhães Universidade Federal de Minas Gerais
  • Renato Rocha Souza Universidade Federal de Minas Gerais

Palavras-chave:

Agrupamento de notícias, Processamento de linguagem natural, Aprendizado de Máquina, Análise de textos

Resumo

Clusterização é uma técnica de organizar dados em grupos cujos membros apresentam alguma similaridade. Assim, esta pesquisa teve como objetivo utilizar as técnicas de Processamento de Lin-guagem Natural, Machine Learning e Clustering para criar aglomerados de notícias a partir de uma amostra coletada dos principais jornais on-line. Verificou-se que a etapa de pré-processamento exige um esforço para garantir a qualidade dos resultados. A complexidade da língua portuguesa, a necessidade de atualização da lista de stopwords, as dificuldades relacionadas à detecção das características mais importantes e à alta dimensionalidade dos dados foram evidenciadas durante todas as etapas deste estudo. O algoritmo de agrupamento k-means obtive os melhores resultados para esse tipo de informação e o Hierarchical Clustering teve dificuldades, visto que notícias semelhantes foram alocadas em grupos diferentes. Já o Affinity Propagation apresentou divergência quanto ao número ideal de clusters, mas conseguiu um bom desempenho ao agrupar por semelhança.

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Publicado

2020-02-03

Como Citar

MAGALHÃES , L. H. de .; SOUZA , R. R. . Agrupamento automático de notícias de jornais on-line usando técnicas de Machine Learning para clustering de textos no idioma português. Múltiplos Olhares em Ciência da Informação, [S. l.], v. 9, n. 2, 2020. Disponível em: https://periodicos.ufmg.br/index.php/moci/article/view/19170. Acesso em: 5 ago. 2021.