Text mining applied to the analysis of environmental impact studies of small hydroelectric plants in the State of Mato Grosso
DOI:
https://doi.org/10.20435/multi.v30i74.4727Keywords:
Natural Language Processing (NLP), preprocessing, word frequencyAbstract
With the advancement of environmental regulations and techniques to control environmental impacts, the amount of data generated has significantly increased, but much of this data is underutilized. Text mining, which extracts valuable information from unstructured textual data, emerges as an essential tool for analyzing environmental impact reports and identifying patterns that can improve public policies and management strategies. This study focused on the textual analysis of Environmental Impact Studies (EIA) for Small Hydroelectric Plants (PCHs) in Mato Grosso, using techniques such as text mining, word clouds, and graphs to identify recurring themes and interrelationships in the texts. The research also highlighted the importance of text preprocessing to ensure accurate analysis and the need for a revision of regulations and improvements in the organization of documents available on the SEMA-MT website to facilitate access and public consultation.
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