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dc.contributor.advisor1Jorge Tadeu de Ramos Nevespt_BR
dc.contributor.referee1Beatriz Valadares Cendonpt_BR
dc.contributor.referee2Maria Celeste Reis Lobo de Vasconcelospt_BR
dc.contributor.referee3Heitor José Pereirapt_BR
dc.contributor.referee4Renato Rocha Souzapt_BR
dc.creatorAndre Moreira Pintopt_BR
dc.date.accessioned2019-08-10T15:40:03Z-
dc.date.available2019-08-10T15:40:03Z-
dc.date.issued2007-05-04pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/1843/VALA-74QJCX-
dc.description.abstractThe knowledge is important differential for the organizations to achieve its aims. It to have two dimensions: tacit and explicit. The documents, reports, releases, articles and free texts are accessible forms to most of persons for become explicit the yours topics of knowledge. In last two decades, especially after intensive use of digital mídia and Internet technologies, the organizations noticed the quickly and great growth of digital text databases. In the organizations that to use great level of knowledge in the yours operations and management, the text documents to have great value while objects of information and knowledge. However, to extract and to use this knowledge is great match, especially in large databases of documents. The knowledge discovery in text databases text mining is one powerful resource to explore the universe of knowledge enable in digital textual collections and can be to build strategic views of reality elements to set of texts. This is achieving with computation resources and approaches of Information Science for support Knowledge Management in organizations, especially those use of intensive knowledge. To produce relevant information and to generate new and strategic knowledge is the great aim of text mining. This thesis studies these questions, to set analysis of organization reality ELETRONUCLEAR, enterprise of power energy of nuclear fonts, that to have large database of digital textual document to concern of activities of generate nuclear energy. Difbrain®, is text mining software that has been use in process text analysis of ELETRONUCLEAR text databases, to doing intelligent reading of documents and extracting relationships, patterns, relevant contents in texts, across semantic analysis, use of Information Retrieval and Artificial Intelligence technologies in synoptic studies about of set of documents.pt_BR
dc.description.resumoO conhecimento é um diferencial importante para que as organizações alcancem seus objetivos. Ele possui uma dimensão tácita e uma dimensão explicita, sendo que a elaboração de documentos e relatórios, artigos e relatos livres são formas acessíveis à maioria das pessoas para tornar explicito o conhecimento que possuem. Nas duas últimas décadas, especialmente após a intensificação do uso de mídias digitais e do uso da Internet as organizações constataram o rápido e elevado crescimento de seus acervos de documentos textuais em formato digital. Em organizações que empregam uso de conhecimento intensivo em suas operações e gestão os documentos textuais possuem uma expressividade enquanto objetos potencialmente portadores de informação e conhecimento ainda maior. Entretanto, extrair e empregar esse conhecimento é um grande desafio, sobretudo quando a organização possui porte elevado e grandes acervos. A descoberta de conhecimento em bases textuais ou simplesmente mineração detextos é um relevante recurso para explorar o universo do conhecimento embutido em coleções textuais digitais, permitindo construir visões estratégicas e relevantes a partir do tratamento dessas bases com diferentes recursos computacionais e da Ciência daInformação para apoiar a Gestão do Conhecimento em organizações, especialmente aquelas de conhecimento intensivo. Produzir informação relevante e gerar conhecimento novo e estratégico é o grande desafio da mineração de textos. A presente Tese estuda tais questões a partir de avaliação da realidade organizacional de empresa do setor de energia elétrica de fonte nuclear: a ELETRONUCLEAR, uma vez que esta possui grandes bases de dados textuais relativas ao conhecimento de sua atividade fim ou seja: a Experiência Operacional. Foi utilizada a ferramenta de mineração de textos Difbrain®, constatando-se sua adequação à geração de conhecimento novo e relevante através da análise sinóptica dos conjuntos de documentos envolvidos. Considerando uma base de documentos textuais digitais a ferramenta realizou leituras inteligentes desses textos, com análise semântica, agrupamentos de textos comuns e inferências avançadas, utilizando para isso recursos metodológicos e computacionais vinculados àsáreas de Recuperação da Informação e Inteligência Artificial. Tecnologias inteligentes são necessárias para acelerar a análise, examinando de forma automatizada os documentos e aferindo o que é efetivamente significativo para o usuário. A partir da análise sinóptica de um grupo de documentos foi possível descobrir relações importantes entre eles e que não seriam percebidas sem o uso da descoberta deconhecimento em bases textuais.pt_BR
dc.languagePortuguêspt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Minas Geraispt_BR
dc.publisher.initialsUFMGpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectRecuperação da informaçãopt_BR
dc.subjectGestão da experiência operacionalpt_BR
dc.subjectGestão do conhecimentopt_BR
dc.subjectInteligência artificialpt_BR
dc.subjectMineração de textospt_BR
dc.subjectConhecimento em energia nuclearpt_BR
dc.subjectTextpt_BR
dc.subjectminingpt_BR
dc.subjectDescoberta do conhecimento em textospt_BR
dc.subject.otherSistemas de informação gerencialpt_BR
dc.subject.otherGestão do conhecimentopt_BR
dc.subject.otherInteligência artificialpt_BR
dc.subject.otherCiência da informaçãopt_BR
dc.subject.otherSistemas de recuperação da informaçãopt_BR
dc.titleMineração de textos e gestão do conhecimento: aplicação na experiência operacional em geração de energia nuclear nas Usinas de Angra I e IIpt_BR
dc.typeTese de Doutoradopt_BR
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