BrAgriNews: Um Corpus Temporal-Causal (Português-Brasileiro) para a Agricultura

Autor: Brett Drury, Robson Fernandes, Alneu de Andrade Lopes
Jazyk: Catalan; Valencian<br />English<br />Spanish; Castilian<br />Basque<br />Galician<br />Portuguese
Rok vydání: 2017
Předmět:
Zdroj: Linguamática, Vol 9, Iss 1 (2017)
Druh dokumentu: article
ISSN: 1647-0818
DOI: 10.21814/lm.9.1.245
Popis: Recentemente tem havido um aumento no interesse, tanto no meio acadêmico quanto na indústria, em aplicações de aprendizagem de máquina e técnicas de inteligência artificial relacionadas com problemas agrícolas. Mineração de texto e técnicas relacionadas com o processamento da língua natural, raramente foram usadas para resolver problemas agrícolas, e muito menos para a língua portuguesa. É possível que um dos fatores que influenciam a escassez no uso técnicas de mineração de texto, para analisar textos em português e resolver problemas agrícolas, pode ser devido à falta de um corpus anotado livremente disponível. Para colmatar a falta de um corpus agrícola em língua portuguesa, estamos liberando um recurso em português-brasileiro voltado para agricultura, descrito neste artigo. O corpus abrange um período parcialmente contínuo de tempo entre 1996 e 2016, consistindo de notícias em português-brasileiro que foram anotadas com o seguinte tipo de informação: causal, sentimento, entidades nomeadas que incluem expressões temporais. O corpus tem recursos adicionais como: treebank, listas de termos frequentes (sem stop-words): unigramas, bigramas e trigramas, bem como palavras ou frases que foram identificados por jornalistas como de domínio específico. Espera-se que a liberação do corpus estimule a adoção da mineração de texto na agricultura na comunidade de pesquisa lusófona.
Databáze: Directory of Open Access Journals