Mineração de texto aplicada à análise de estudos de impacto ambiental de pequenas centrais hidrelétricas do Estado de Mato Grosso
DOI:
https://doi.org/10.20435/multi.v30i74.4727Palavras-chave:
Processamento de Linguagem Natural (PLN), pré-processamento, frequência de palavrasResumo
Com o avanço das legislações ambientais e das técnicas de controle de impactos, a quantidade de dados gerados aumentou significativamente, mas muitos desses dados são subutilizados. A mineração de texto, que extrai informações valiosas de dados textuais não estruturados, surge como uma ferramenta essencial para analisar relatórios de impacto ambiental e identificar padrões que podem melhorar políticas públicas e estratégias de gestão. Este estudo focou na análise textual dos estudos de impacto ambiental (EIA) de pequenas centrais hidrelétricas (PCHs) em Mato Grosso, utilizando técnicas como mineração de texto, nuvens de palavras e grafos para identificar temas recorrentes e inter-relações nos textos. A pesquisa também ressaltou a importância do pré-processamento dos textos para garantir análises precisas e a necessidade de uma revisão das legislações e melhorias na organização dos documentos disponíveis no site da SEMA-MT, para facilitar o acesso e a consulta pública.
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