Array
(
    [responseDate] => 2024-11-19T12:16:42Z
    [request] => https://www.pbcib.com/index.php/pbcib/oai
    [GetRecord] => SimpleXMLElement Object
        (
            [record] => SimpleXMLElement Object
                (
                    [header] => SimpleXMLElement Object
                        (
                            [identifier] => oai:ojs.pkp.sfu.ca:article/61813
                            [datestamp] => 2024-04-13T02:22:11Z
                            [setSpec] => pbcib:RE
                        )

                    [metadata] => SimpleXMLElement Object
                        (
                            [dc] => SimpleXMLElement Object
                                (
                                    [title] => Processamento de linguagem natural e machine learning na categorização de artigos científicos: um estudo em torno do “patrimônio cultural”
                                    [creator] => Array
                                        (
                                            [0] => de Andrade Moura, Kamila
                                            [1] => de Jesus, Ananda Fernanda
                                            [2] => Triques, Maria Lígia
                                            [3] => Santarem Segundo, José Eduardo
                                            [4] => de Albuquerque, Ana Cristina
                                        )

                                    [subject] => Array
                                        (
                                            [0] => Aprendizagem de máquina
                                            [1] => Processamento de linguagem natural
                                            [2] => Patrimônio cultural
                                        )

                                    [description] => Objetiva verificar o potencial de aplicação de técnicas de Processamento de Linguagem Natural (PLN) e de Machine Learning (ML) na categorização temática de artigos científicos sobre a temática “patrimônio cultural” a partir de duas situações em que categorias são estabelecidas a priori e a posteriori. Desenvolve-se uma pesquisa aplicada, com resultados quantitativos e qualitativos. O primeiro corpus é constituído de artigos científicos em português, em base temática da Ciência da Informação, selecionados e categorizados manualmente; e o segundo corpus, composto por artigos científicos em inglês recuperados na Web of Science, categorizados de forma automática por estratégias de busca e aplicação de booleanos. Ambos foram submetidos à dois procedimentos de teste de categorização (algoritmo supervisionado e não supervisionado). Os resultados demonstram que em ambas a participação do pesquisador é essencial na definição da representatividade da amostra escolhida, e que esta tem impacto direto na precisão e acurácia dos algoritmos aplicados. Destaca-se a importância do detalhamento e rigor no pré-processamento dos dados e do tamanho da amostra, contudo, ressalta-se que, no caso deste estudo, somente um volume maior de dados não garantiu que os resultados fossem representativos do ponto de vista do domínio estudado, o que alerta para que haja sempre discussões e análises multidisciplinares que permitam verificar e readequar os parâmetros da amostra.
Link: https://periodicos.unb.br/index.php/RICI/article/view/47537
                                    [publisher] => UFPB
                                    [date] => 2024-04-13
                                    [type] => Array
                                        (
                                            [0] => info:eu-repo/semantics/article
                                            [1] => info:eu-repo/semantics/publishedVersion
                                        )

                                    [identifier] => https://www.pbcib.com/index.php/pbcib/article/view/61813
                                    [source] => Array
                                        (
                                            [0] => Pesquisa Brasileira em Ciência da Informação e Biblioteconomia; v. 18 n. 4 (2023)
                                            [1] => 1981-0695
                                        )

                                    [rights] => Copyright (c) 2024 Pesquisa Brasileira em Ciência da Informação e Biblioteconomia
                                )

                        )

                )

        )

)