Uma proposta completa para resolver o problema de selecionar automaticamente atributos não redundantes do tipo n-gramas é apresentada neste trabalho. Geralmente, o uso de n-gramas é um requisito para melhorar a interpretação subjetiva dos resultados em tarefas de mineração de textos, nesses casos, eles são estatisticamente gerados e selecionados. Após a seleção, em geral, há a presença de redundâncias, por exemplo, o termo "informática agropecuária" e seus componentes "informática" e "agropecuária". Assim, propõe-se um modelo que envolve a remoção de stopwords estatisticamente identificadas, uma seleção estatística eficiente para os atributos do tipo n-grama e a remoção das redundâncias apresentadas após a seleção. Observa-se, pelos resultados experimentais apresentados, sobre os atributos originais e os atributos sem as redundâncias, que, como esperado, após a eliminação das redundâncias não há perda de representatividade. Além disso, a redução no número de atributos é expressiva, o que pode significar ganhos em desempenho nas tarefas de extração de padrões, bem como na interpretabilidade subjetiva dos resultados. Deve-se salientar que o método proposto é útil a qualquer algoritmo de aprendizado de máquina aplicado a uma tarefa de mineração de textos, e, parece ser igualmente aplicável a textos em quaisquer línguas.bitstream/item/32458/1/BolPesq23.pd
