@article{Drury_Fernandes_Lopes_2017, title={BrAgriNews: Um Corpus Temporal-Causal (Português-Brasileiro) para a Agricultura}, volume={9}, url={https://linguamatica.com/index.php/linguamatica/article/view/v9n1p4}, DOI={10.21814/lm.9.1.245}, abstractNote={<p>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.</p&gt;}, number={1}, journal={Linguamática}, author={Drury, Brett and Fernandes, Robson and Lopes, Alneu de Andrade}, year={2017}, month={Jul.}, pages={41-54} }