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                                            [1] => Recuperación de especialistas en energías renovables a través de taxonomía facetada y técnicas de procesamiento del lenguaje natural: un experimento de minería de datos académicos aplicado por investigadores de las universidades del estado de Bahía
                                            [2] => Recuperando especialistas em energias renováveis por meio de taxonomia facetada e técnicas de processamento de linguagem natural: um experimento de mineração de dados acadêmicos aplicados por pesquisadores das universidades estaduais da Bahia
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                                            [0] => Objective: This article proposes a solution for retrieving textual information from an academic database, using natural language processing techniques to identify renewable energy experts. The solution employs a faceted taxonomy and a competency mapping platform. Methodology: The research follows an experimental approach, structured in the following steps: 1) Problem identification and objective definition; 2) Systematic search and review of articles on renewable energy to form the control vocabulary; 3) Construction of the renewable energy taxonomy using the 101 method; 4) Implementation of the search engine; 5) Analysis of the expert researchers' data. The data were cataloged on the simcc.uesc.br platform, including information such as number of publications, Lattes abstracts, relevance indices, and researchers' institutions. Results: The development of a search engine and an analytical solution allowed correlating researchers with the renewable energy taxonomy. Applying the faceted taxonomy as a filter resulted in 550 database requests. Conclusions: The use of faceted taxonomy and the development of the search engine provided a recovery of experts in renewable energy, demonstrating the effectiveness of the proposed approach in the automatic combination of terms to improve the search and analysis of academic information.
                                            [1] => Objetivo: Este artículo propone una solución para recuperar información textual de una base de datos académica, utilizando técnicas de procesamiento del lenguaje natural para identificar expertos en energías renovables. La solución emplea una taxonomía facetada y una plataforma de mapeo de competencias. Metodología: La investigación sigue un enfoque experimental, estructurado en los siguientes pasos: 1) Identificación del problema y definición del objetivo; 2) Búsqueda y revisión sistemática de artículos sobre energías renovables para formar el vocabulario de control; 3) Construcción de la taxonomía de energías renovables utilizando el método 101; 4) Implementación del motor de búsqueda; 5) Análisis de los datos de los investigadores expertos. Los datos se catalogaron en la plataforma simcc.uesc.br, incluyendo información como número de publicaciones, resúmenes de Lattes, índices de relevancia e instituciones de los investigadores. Resultados: El desarrollo de un motor de búsqueda y una solución analítica permitió correlacionar a los investigadores con la taxonomía de energías renovables. La aplicación de la taxonomía facetada como filtro resultó en 550 solicitudes a la base de datos. Conclusiones: El uso de la taxonomía facetada y el desarrollo del motor de búsqueda proporcionaron una recuperación de expertos en energías renovables, demostrando la efectividad del enfoque propuesto en la combinación automática de términos para mejorar la búsqueda y análisis de información académica.
                                            [2] => Objetivo: Este artigo propõe uma solução para a recuperação de informações textuais em um banco de dados acadêmico, utilizando técnicas de processamento de linguagem natural para identificar especialistas em energias renováveis. A solução emprega uma taxonomia facetada e uma plataforma de mapeamento de competências. Metodologia: A pesquisa segue uma abordagem experimental, estruturada nas seguintes etapas: 1) Identificação do problema e definição dos objetivos; 2) Busca e revisão sistemática de artigos sobre energias renováveis para a formação do vocabulário de controle; 3) Construção da taxonomia de energias renováveis usando o método 101; 4) Implementação do mecanismo de busca; 5) Análise dos dados dos pesquisadores especialistas. Os dados foram catalogados na plataforma simcc.uesc.br, incluindo informações como número de publicações, resumos do Lattes, índices de relevância e instituições dos pesquisadores. Resultados: O desenvolvimento de um motor de busca e de uma solução analítica permitiu correlacionar pesquisadores com a taxonomia de energias renováveis. A aplicação da taxonomia facetada como filtro resultou em 550 requisições na base de dados. Conclusões: A utilização da taxonomia facetada e o desenvolvimento do motor de busca proporcionaram uma recuperação de especialistas em energias renováveis, demonstrando a eficácia da abordagem proposta na combinação automática de termos para melhorar a busca e análise de informações acadêmicas.
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