b'\n_START_ARTICLE_\nMinera\xc3\xa7\xc3\xa3o de texto\n_START_SECTION_\nHist\xc3\xb3ria\n_START_PARAGRAPH_\nAbordagens manuais de trabalho intensivo da minera\xc3\xa7\xc3\xa3o do texto vieram \xc3\xa0 tona na metade dos anos 80, mas os avan\xc3\xa7os tecnol\xc3\xb3gicos possibilitaram o avan\xc3\xa7o do campo durante a d\xc3\xa9cada passada. A minera\xc3\xa7\xc3\xa3o do texto \xc3\xa9 um campo interdisciplinar que se baseia na recupera\xc3\xa7\xc3\xa3o de informa\xc3\xa7\xc3\xb5es, extra\xc3\xa7\xc3\xa3o de dados, aprendizado de m\xc3\xa1quina, estat\xc3\xadsticas e lingu\xc3\xadstica computacional. Quanto mais informa\xc3\xa7\xc3\xb5es (as estimativas comuns afirmam ser acima de 80%) s\xc3\xa3o armazenadas em forma de texto, acredita-se que a minera\xc3\xa7\xc3\xa3o do texto possua um alto valor comercial potencial. O interesse crescente est\xc3\xa1 relacionado a minera\xc3\xa7\xc3\xa3o multil\xc3\xadngue de dados: a capacidade de obter informa\xc3\xa7\xc3\xb5es atrav\xc3\xa9s de l\xc3\xadnguas e agrupar itens similares de diversas fontes lingu\xc3\xadsticas de acordo com o seu sentido._NEWLINE__NEWLINE_O desafio de explorar a grande propor\xc3\xa7\xc3\xa3o de informa\xc3\xa7\xc3\xb5es empresariais que se originam de uma forma desestruturada tem sido reconhecido por d\xc3\xa9cadas. Foi aceito na defini\xc3\xa7\xc3\xa3o mais antiga de intelig\xc3\xaancia empresarial (IE), em um artigo do IBM Journal em outubro de 1958 por H.P. Luhn, um Sistema de Intelig\xc3\xaancia Empresarial, que descreve um sistema que dever\xc3\xa1:_NEWLINE_\xe2\x80\x9c... utilizar m\xc3\xa1quinas de processamento de dados para o abstrato e a auto-codifica\xc3\xa7\xc3\xa3o de documentos e para criar estruturas de juros para cada um dos \xe2\x80\x98pontos de a\xc3\xa7\xc3\xa3o\xe2\x80\x99 em uma organiza\xc3\xa7\xc3\xa3o. Tanto os documentos novos quanto aqueles criados internamente s\xc3\xa3o automaticamente resumidos, caracterizados pelo modelo de palavras e enviados automaticamente para pontos de a\xc3\xa7\xc3\xa3o apropriados." _NEWLINE_No entanto, como os sistemas de gerenciamento de informa\xc3\xa7\xc3\xa3o desenvolvidos no come\xc3\xa7o de 1960, e como a IE (Intelig\xc3\xaancia Empresarial) come\xc3\xa7ou nos anos 80 e 90 como uma categoria de software e pr\xc3\xa1tica de aplica\xc3\xa7\xc3\xa3o, a \xc3\xaanfase voltou-se para as informa\xc3\xa7\xc3\xb5es num\xc3\xa9ricas armazenadas em dados relacionais. Esse fato n\xc3\xa3o \xc3\xa9 surpreendente: um texto com documentos desestruturados \xc3\xa9 dif\xc3\xadcil de processar. O surgimento de an\xc3\xa1lise de texto em sua forma atual origina-se de uma reorienta\xc3\xa7\xc3\xa3o de pesquisa no final dos anos 90 desde o desenvolvimento de algoritmos at\xc3\xa9 a aplica\xc3\xa7\xc3\xa3o, como afirmado pelo Prof. Marti A Hearst no artigo \xe2\x80\x9cUntagling Text Data Mining\xe2\x80\x9d._NEWLINE_Por quase uma d\xc3\xa9cada, a comunidade da Lingu\xc3\xadstica Computacional considera grandes cole\xc3\xa7\xc3\xb5es de textos como um recurso a ser explorado a fim de produzir algoritmos para an\xc3\xa1lise de textos. Nesse artigo, tento sugerir um novo destaque: o uso de grandes cole\xc3\xa7\xc3\xb5es online de textos para descobrir novos fatos e tend\xc3\xaancias sobre o pr\xc3\xb3prio mundo. Sugiro que a fim de progredir, n\xc3\xa3o precisamos de uma an\xc3\xa1lise textual de intelig\xc3\xaancia artificial, mas uma mistura de an\xc3\xa1lise computacional e guiada podem abrir as portas para novos resultados empolgantes._NEWLINE_A declara\xc3\xa7\xc3\xa3o de Hearst, em 1999, descreve muito bem o estado da tecnologia de textos anal\xc3\xadticos e pr\xc3\xa1tica da d\xc3\xa9cada seguinte.\n_START_SECTION_\nHumanidade digitais e sociologia computacional\n_START_PARAGRAPH_\nA an\xc3\xa1lise autom\xc3\xa1tica de um vasto corpus textual possibilitou que pesquisadores analisassem milh\xc3\xb5es de documentos em diversas l\xc3\xadnguas com pouca interven\xc3\xa7\xc3\xa3o manual. As principais tecnologias de An\xc3\xa1lise, Tradu\xc3\xa7\xc3\xa3o Autom\xc3\xa1tica, categoriza\xc3\xa7\xc3\xa3o de t\xc3\xb3picos, Aprendizado autom\xc3\xa1tico._NEWLINE_A an\xc3\xa1lise autom\xc3\xa1tica de corpus textual permitiu a extra\xc3\xa7\xc3\xa3o de atores e de suas redes de relacionamento em uma vasta escala, transformando dados textuais em uma rede de dados. As redes resultantes, que podem conter milhares de n\xc3\xb3s, s\xc3\xa3o analisadas com o uso de ferramentas da An\xc3\xa1lise de rede para identificar os atores principais, as principais comunidades ou grupos, e propriedades gerais como solidez e estabilidade estrutural da rede, ou a centralidade de certos n\xc3\xb3s. Isso automatiza a aproxima\xc3\xa7\xc3\xa3o introduzida pela an\xc3\xa1lise de dados quantitativos, onde sujeito-verbo-objeto ser\xc3\xa3o identificados como pares de atores conectados por uma a\xc3\xa7\xc3\xa3o, ou pares formados por ator-objeto._NEWLINE_An\xc3\xa1lise de conte\xc3\xbado tem sido uma parte tradicionaldas ci\xc3\xaancias sociais e estudos de m\xc3\xaddia por um longo tempo. A automa\xc3\xa7\xc3\xa3o da an\xc3\xa1lise de conte\xc3\xbado permitiu uma revolu\xc3\xa7\xc3\xa3o uma revolu\xc3\xa7\xc3\xa3o de \xe2\x80\x9cmegadados\xe2\x80\x9d se estabelecer nessa \xc3\xa1rea, com estudos na m\xc3\xaddia social e conte\xc3\xbados nos jornais que incluem milh\xc3\xb5es de novos itens. O preconceito de g\xc3\xaanero, legibilidade, similaridade de conte\xc3\xbado, prefer\xc3\xaancias do leitor e at\xc3\xa9 o humor s\xc3\xa3o analisados com base em m\xc3\xa9todos da minera\xc3\xa7\xc3\xa3o de texto em milh\xc3\xb5es de documentos. A an\xc3\xa1lise da legibilidade, do preconceito de g\xc3\xaanero e do preconceito de t\xc3\xb3picos foi demonstrada ao apontar que diferentes t\xc3\xb3picos possuem diferentes tipos de preconceito de g\xc3\xaanero e n\xc3\xadveis de legibilidade; a possibilidade de detectar mudan\xc3\xa7as de humor em uma grande popula\xc3\xa7\xc3\xa3o ao analisar conte\xc3\xbado do Twitter tamb\xc3\xa9m foi demonstrado.'