Named Entities as Privileged Information for Hierarchical Text Clustering

Autor(es)

Sinoara, Roberta A. ; Sundermann, Camila V. ; Marcacini, Ricardo M. ; Domingues, Marcos A. ; Rezende, Solange O. ; Almeida, A ; Bernardino, J ; Gomes, EF

• Tipo de documento: Artigo Científico
• Fonte: PROCEEDINGS OF THE 18TH INTERNATIONAL DATABASE ENGINEERING AND APPLICATIONS SYMPOSIUM (IDEAS14); v. N/A, p. 10-pg., 2014-01-01.

Resumo

Text clustering is a text mining task which is often used to aid the organization, knowledge extraction, and exploratory search of text collections. Nowadays, the automatic text clustering becomes essential as the volume and variety of digital text documents increase, either in social networks and the Web or inside organizations. This paper explores the use of named entities as privileged information in a hierarchical clustering process, so as to improve clusters quality and interpretation. We carried out an experimental evaluation on three text collections (one written in Portuguese and two written in English) and the results show that named entities can be applied as privileged information to power clustering solution in dynamic text collection scenarios. (AU)

• Processo FAPESP: 13/16039-3 - Exploração de técnicas de mineração de textos para aquisição automática de informação contextual para sistemas de recomendações sensíveis ao contexto
• Beneficiário: Camila Vaccari Sundermann
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado
• Processo FAPESP: 13/14757-6 - Incorporação da semântica na construção de websensors
• Beneficiário: Roberta Akemi Sinoara
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado
• Processo FAPESP: 10/20564-8 - Aprendizado não supervisionado multidescrição em agrupamento hierárquico e incremental de textos
• Beneficiário: Ricardo Marcondes Marcacini
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado
• Processo FAPESP: 12/13830-9 - Aquisição Automática de Informação Contextual para Sistemas de Recomendação Sensíveis ao Contexto
• Beneficiário: Marcos Aurelio Domingues
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado