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

Brett Drury, Robson Fernandes, Alneu de Andrade Lopes

Resumo


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.

Palavras-chave


Mineração de Texto, Agricultura, Relações Causais

Texto Completo: PDF

Licença Creative Commons
Este trabalho está licenciado sob uma Licença Creative Commons Attribution 3.0 .

Indexed by Scopus Indexed by Linguistics & Language Behavior Abstracts DBLP Indexed by Directory of Open Access Journals Indexed by REDIB Indexed by Google Scholar