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As aplica‡äes de minera‡Æo de dados e textos oriundos da Internet têm sido alvo de recentes pesquisas. E, em todos os casos, as tarefas de minera‡Æo de dados necessitam trabalhar sobre dados limpos, consistentes e integrados para obter os melhores resultados. Sendo assim, ambientes de Data Warehouse sÆo uma valiosa fonte de dados limpos e integrados para as aplica‡äes de minera‡Æo. A tecnologia de Data Warehouse tem evoluído no sentido de recuperar e tratar dados provenientes da Web. Em particular, os sites de notícias sÆo fontes ricas em textos, que podem compor um corpus linguístico. Inserindo o corpus em um ambiente de Data Warehouse, as aplica‡äes poderÆo tirar proveito da flexibilidade que um modelo multidimensional e as opera‡äes OLAP fornecem. Dentre as vantagens estÆo a navega‡Æo pelos dados, a sele‡Æo da parte dos dados considerados relevantes, a análise dos dados em diferentes níveis de abstra‡Æo, e a agrega‡Æo, desagrega‡Æo, rota‡Æo e filtragem sobre qualquer conjunto de dados. Este trabalho apresenta o ambiente de Data Warehouse Newsminer, que fornece um conjunto de textos consistente e limpo, na forma de um corpus multidimensional.

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Nogueira, Rodrigo Ramos
Rodrigo Nogueira é Engenheiro de Software -UEPG, Especialista em Desenvolvimento Web Mobile. Mestre em Ciência da Computa‡Æo, com enfase em Banco de dados e Inteligência artificial -UFSCAR. Autor da Revista SQL Magazine. Professor Universitário e consultor Big Data, também atua como pesquisador e palestrante nas áreas de banco de dados e Big Data.

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