Aplicação do text mining para incorporação de informações sócio-econômicas em sistemas objetivos de previsão de safra.

dc.description.resumo	Vários estudos acadêmicos e esforços governamentais têm sido empreendidos para predizer, com confiança, a ·área plantada e a produtividade, no intuito de estimar oficialmente as safras agrícolas brasileiras. A estimativa oficial é baseada em levantamentos sistemáticos, por município, com informação colhida através de entrevistas em estabelecimentos rurais e outros setores organizados da sociedade. … importante, contudo, que outros fatores sejam considerados para a consolidação dos números regionais, estaduais e nacionais, especialmente, os fenômenos climáticos, condições para o manejo das lavouras, ocorrência generalizada de pragas e doenças. Sob esta ótica, o presente estudo apresenta a técnica de mineração de textos para incorporação de fatores socioeconômicos no processo de previsão de safras. Estes fatores foram analisados no contexto de notícias jornalísticas por meio do software Eurekha, que possibilitou formar agrupamentos com Índice de similaridades aceitáveis.	pt_BR
dc.publisher.country	Brasil	pt_BR
dc.publisher.initials	UFCG	pt_BR
dc.subject.cnpq	Engenharia Agrícola.	pt_BR
dc.citation.issue	35	pt_BR
dc.title	Aplicação do text mining para incorporação de informações sócio-econômicas em sistemas objetivos de previsão de safra.	pt_BR
dc.date.issued	2006
dc.description.abstract	Several academic studies and governmental efforts have been undertaken to predict, with trust, the planted area and the productivity, in the intention of esteem the Brazilian agricultural harvests officially. The official estimate is based on systematic data, for municipal district, with information picked through interviews by rural establishments. However factor as public politics, climatic phenomena, crop management, diseases, pests, and others have to be considered in the global calculation of the harvests. Under this optics, the present study presents the technique of text mining for incorporation economic factors in the process of harvests forecast. These factors were analyzed in the context of journalistic news through the software Eurekha. This tool formed groupings with index of acceptable similarities	pt_BR
dc.identifier.uri	http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/41265
dc.date.accessioned	2025-03-24T17:22:09Z
dc.date.available	2025-03-24
dc.date.available	2025-03-24T17:22:09Z
dc.type	Artigo de Evento	pt_BR
dc.subject	Informação não estruturada	pt_BR
dc.subject	Mineração de texto	pt_BR
dc.subject	Previsão de safras	pt_BR
dc.subject	Unstructured information	pt_BR
dc.subject	Text mining	pt_BR
dc.subject	Crop forecasting	pt_BR
dc.rights	Acesso Aberto	pt_BR
dc.creator	VENDRUSCULO, Laurimar G.
dc.creator	MARIN, Fabio R.
dc.creator	BARBARISI, Bernard.
dc.creator	PILAU, Felipe G.
dc.publisher	Universidade Federal de Campina Grande	pt_BR
dc.language	por	pt_BR
dc.title.alternative	Text mining application for incorporation socioeconomic information in objective systems of harvest forecast.	pt_BR
dc.identifier.citation	VENDRUSCULO, Laurimar G; MARIN, Fabio R; BARBARISI, Bernard; PILAU, Felipe G. Aplicação do text mining para incorporação de informações sócio-econômicas em sistemas objetivos de previsão de safra. In: XXXV CONGRESSO BRASILEIRO DE ENGENHARIA AGRÍCOLA. 35., 2006, João Pessoa - PB. Anais [...]. João Pessoa - PB: Universidade Federal da Paraíba, 2006. Simpósio Temático: Engenharia de água e solo. Disponível em: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/41265	pt_BR