Article Brapci-Revistas

Absorção das Tarefas de Processamento de Linguagem Natural (NLP) pela Ciência da Informação (CI):

Absorption of Natural Language Processing (NLP) Tasks by Information Science (IS): a literature review for tangibilizing the use of NLP by IS

Luander Cipriano de Jesus Falcão
Brenner Lopes
Renato Rocha Souza

Um dos recentes desafios da abordagem denominada Big Data tem sido extrair informações relevantes, de grandes quantidades de dados não estruturados, como por exemplo de textos escritos em diversos idiomas. A principal abordagem de análise de texto e linguagem por meio computacional é dado o nome de Processamento de Linguagem Natural (Natural Language Processing - NLP). Identificar como as áreas do conhecimento estão utilizando as evoluções em seus domínios, no que tange à NLP, especialmente a Ciência da Informação, por fornecer os principais conceitos de tratamento de dados, informações e conhecimento, são o cerne desse estudo. Para encontrar respostas a essa relevante questão, esse estudo foi estruturado tendo como base uma Revisão Sistemática da Literatura, entendendo ser essa uma abordagem capaz de fundamentar noções iniciais ao mesmo tempo consistente para a análise da questão central que motivou esse trabalho. Dentre os resultados encontrados está a pouca utilização dos recursos de NLP pela Ciência da Informação.@pt

One of the recent challenges of the approach called Big Data has been to extract relevant information from large amounts of unstructured data, such as texts written in different languages. The main approach to text and language analysis by computational means is given the name Natural Language Processing (NLP). Identifying how the areas of knowledge are using developments in their domains, with regard to NLP, especially Information Science, for providing the main concepts of data processing, information and knowledge, are at the heart of this study. To find answers to this relevant question, this study was structured based on a Systematic Literature Review, understanding that this is an approach capable of supporting initial notions that is at the same time consistent for the analysis of the central question that motivated this work. Among the results found is the little use of NLP resources by Information Science.@en

. Absorção das tarefas de processamento de linguagem natural (nlp) pela ciência da informação (ci):. Em questão, [????].

References

  • AGERRI, Rodrigo et al. Big data for Natural Language Processing: a streaming approach. Knowledge-Based Systems, Amsterdam, v. 79, p. 36-42, 2015. DOI: 10.1016/j.knosys.2014.11.007.
  • BOTELHO, Louise Lira Roedel., CUNHA, Cristiano Castro de Almeida., MACEDO, Marcelo. O método da revisão integrativa nos estudos organizacionais. Gestão e Sociedade, Belo Horizonte, v. 5, n. 11, p. 121-136, 2011. DOI: 10.21171/ges.v5i11.1220.
  • BUSH, Vannevar. As we may think. Atlantic Monthly, Boston, v. 176, n. 1, p. 101-108, 1945.
  • CHANG, Yu-Wei. Examining interdisciplinarity of library and information science (LIS) based on LIS articles contributed by non-LIS authors. Scientometrics, Dordrecht, v. 116, n. 3, p. 1589-1613, 2018. DOI: 10.1007/s11192-018-2822-7.
  • CRESWELL, John W. Research design: qualitative, quantitative, and mixed methods approaches. 4. ed. Los Angeles: Sage Publications, 2014.
  • CROWSTON, Kevin., ALLEN, Eileen E.., HECKMAN, Robert. Using natural language processing technology for qualitative data analysis. International Journal of Social Research Methodology, London, v. 15, n. 6, p. 523-543, 2012.
  • CULURCIELLO, Eugenio. Neural Network Architectures. Towards data science, [S.l.], 23 Mar., 2017.
  • DATA SCIENCE ASSOCIATION. About data science. [S.l.]: Data Science Association, 2020.
  • DEVLIN, Jacob et al. BERT: pre-training of deep bidirectional transformers for language Understanding. Computation and Language, New York, 2018.
  • DHAR, Vasant. Data science and prediction. Communications of the ACM, New York, v. 56, n. 12, p. 64-73, 2013.
  • FALESSI, Davide., CANTONE, Giovanni., CANFORA, Gerardo. Empirical principles and an industrial case study in retrieving equivalent requirements via natural language processing techniques. IEEE Transactions on Software Engineering, Washington, D.C., v. 39, n. 1, p. 18-44, 2013.
  • FARIA, Paulo M. Revisão sistemática da literatura: contributo para um novo paradigma investigativo. Champaign: CG Publisher, 2019.
  • FOSSO WAMBA, Samuel., AKTER, Shahriar., EDWARDS, Andrew., CHOPIN, Geoffrey., GNANZOU, Denis. How “big data” can make big impact: findings from a systematic review and a longitudinal case study. International Journal of Production Economics, Amsterdam, v. 165, p. 234-246, 2015.
  • FURNER, Jonathan. Information Science is neither. Library Trends, Baltimore, v. 63, n. 3, p. 362-377, 2015.
  • GALVÃO, Taís Freire., PEREIRA, Mauricio Gomes. Revisões sistemáticas da literatura: passos para sua elaboração. Epidemiologia e Serviços de Saúde, Brasília, DF, v. 23, n. 1, p. 183–184, 2014.
  • GIL, Antônio Carlos. Métodos e técnicas de pesquisa social. 6. ed. São Paulo: Atlas, 2008.
  • GOODFELLOW, Ian., BENGIO, Yoshua., COURVILLE, Aaron. Deep Learning. Cambridge: MIT Press, 2016.
  • HAYKIN, Simon O. Neural networks: a comprehensive foundation. 2. ed. Ontario.
  • HJØRLAND, Birger. Library and Information Science (LIS), Part 1. Knowledge Organization, Kent, v. 45, n. 3, p. 232-254, 2018.
  • ISOTANI, Seiji., BITTENCOURT, Ig Ibert. Dados abertos. São Paulo: Novatec, 2015.
  • JIN, Xiaolong et al. Significance and Challenges of Big Data Research. Big Data Research, Amsterdam, v. 2, n. 2, p. 59-64, 2015.
  • KOCEJKO, Szymon. Neural networks: what are neural networks and how do they work? 2018.
  • LAKATOS, Eva Maria., MARCONI, Marina de Andrade. Fundamentos de metodologia científica. 5. ed. São Paulo: Atlas, 2008.
  • LAUSCH, Angela., SCHMIDT, Andreas., TISCHENDORF, Lutz. Data mining and linked open data: new perspectives for data analysis in environmental research. Ecological Modelling, Amsterdam, v. 295, p. 5-17, 2015.
  • LI, Fan., WANG, Zhisen. The study on the out-structure information classification based on observers. Journal of Physics: Conference Series, [S. l.], v. 1168, n. 2, 2019.
  • MARTINEZ, Angel R. Natural language processing. Wiley Interdisciplinary Reviews: Computational Statistics, Hoboken, v. 2, n. 3, p. 352-357, 2010.
  • MILLER, Jerry P. O milênio da inteligência competitiva. Porto Alegre: Bookman, 2002.
  • MITRA, Manu. Neural processor in artificial intelligence advancement. Journal of Autonomous Intelligence, [S. l.], v. 1, n. 1, p. 2, 2018.
  • NESI, Paolo., PANTALEO, Gianni., SANESI, Gianmarco. A hadoop based platform for natural language processing of web pages and documents. Journal of Visual Languages and Computing, Pittsburgh, v. 31, n. 2015, p. 130-138, 2015.
  • NIELSEN, Michael A. Neural networks and deep learning. [S.l.]: Determination Press, 2015.
  • RODIONOV, I. I.., TSVETKOVA, V. A. Information management in information science. Scientific and Technical Information Processing, [S. l.], v. 42, n. 2, p. 73–77, 2015.
  • SAMPAIO, RF., MANCINI, MC. Estudos de revisão sistemática: um guia para síntese criteriosa da evidência científica. Revista Brasileira de Fisioterapia, São Carlos, v. 11, n. 1, p. 83–89, 2007.
  • SARACEVIC, Tefko. Ciência da informação: origem, evolução e relações. Perspectiva em Ciência da Informação, Belo Horizonte, v. 1, n. 1, p. 41–62, 1996.
  • SARACEVIC, Tefko. Information science. Journal of the American Society for Information Science, New York, v. 50, n. 12, p. 1051–1063, 1999.
  • SKALSKI, Piotr. Deep dive into math behind deep networks. Towards data science, 17 Aug. 2018.
  • STANTON, Jeffrey M. Data science: what’s in it for the newlibrarian? Syracuse University, Syracuse, 16 Jul. 2012.
  • WANG, Lin. Twinning data science with information science in schools of library and information science. Journal of Documentation, West Yorkshire, v. 74, n. 6, p. 1243-1257, 2018.
  • WAZLAWICK, Raul Sidnei. Metodologia de pesquisa para ciência da computação. 2. ed. Rio de Janeiro: Grupo Gen, 2014.
  • WEISSENBERGER, Lynnsey. Toward a universal, meta-theoretical framework for music information classification and retrieval. Journal of Documentation, West Yorkshire, v. 71, n. 5, p. 917–937, 2015.
  • ZEROUAL, Imad., LAKHOUAJA, Abdelhak. Data science in light of natural language processing: an overview. Procedia Computer Science, [S. l.], v. 127, p. 82–91, 2018.
  • ZHANG, Aston et al. Dive into deep learning. [S. l]: arXiv preprint, 2021
  • ZINS, Chaim. Conceptual approaches for defining data, information, and knowledge. Journal of the American Society for Information Science and Technology, [S. l.], v. 58, n. 4, p. 479-493, 2007.
NLP0.29
Visto 17 vezes
sem referências
Array
(
    [dateOfAvailability] => Array
        (
            [pt] => Array
                (
                    [0] => Array
                        (
                            [2021-09-28] => 164614
                        )

                )

        )

    [hasAuthor] => Array
        (
            [nn] => Array
                (
                    [0] => Array
                        (
                            [Luander Cipriano de Jesus Falcão] => 124062
                        )

                    [1] => Array
                        (
                            [Brenner Lopes] => 124064
                        )

                    [2] => Array
                        (
                            [Renato Rocha Souza] => 7846
                        )

                )

        )

    [hasFileStorage] => Array
        (
            [nn] => Array
                (
                    [0] => Array
                        (
                            [_repository/47/2021/11/oai_seer_ufrgs_br_article_111323#00002.pdf] => 166633
                        )

                )

        )

    [hasSectionOf] => Array
        (
            [pt] => Array
                (
                    [0] => Array
                        (
                            [Artigo] => 3
                        )

                )

        )

    [hasSubject] => Array
        (
            [pt] => Array
                (
                    [0] => Array
                        (
                            [Ciência da informação] => 237157
                        )

                    [1] => Array
                        (
                            [Ciência da computação] => 269911
                        )

                    [2] => Array
                        (
                            [Processamento de linguagem natural (nlp)] => 164767
                        )

                    [3] => Array
                        (
                            [Rede neural] => 21798
                        )

                    [4] => Array
                        (
                            [Revisão sistemática da literatura] => 266465
                        )

                )

            [en] => Array
                (
                    [0] => Array
                        (
                            [Information science] => 233818
                        )

                    [1] => Array
                        (
                            [Natural language processing (nlp)] => 6285
                        )

                    [2] => Array
                        (
                            [Network neural] => 268411
                        )

                    [3] => Array
                        (
                            [Systematic literature review] => 266464
                        )

                )

        )

    [wasPublicationInDate] => Array
        (
            [nn] => Array
                (
                    [0] => Array
                        (
                            [2021-12-07] => 232832
                        )

                )

        )

    [hasLanguageExpression] => Array
        (
            [nn] => Array
                (
                    [0] => Array
                        (
                            [pt] => 232736
                        )

                )

        )

    [hasLicense] => Array
        (
            [nn] => Array
                (
                    [0] => Array
                        (
                            [Copyright (c)] => 232755
                        )

                    [1] => Array
                        (
                            [CCBY4.0] => 232756
                        )

                )

        )

    [isPartOfSource] => Array
        (
            [pt] => Array
                (
                    [0] => Array
                        (
                            [Em questão] => 47
                        )

                )

        )

    [hasIssueOf] => Array
        (
            [pt] => Array
                (
                    [0] => Array
                        (
                            [ISSUE:JNL:00002-2021--ONLINE] => 156645
                        )

                )

            [nn] => Array
                (
                    [0] => Array
                        (
                            [ISSUE:JNL:2: 2022-28-1] => 232496
                        )

                )

        )

    [hasAbstract] => Array
        (
            [pt] => Array
                (
                    [0] => Array
                        (
                            [Um dos recentes desafios da abordagem denominada Big Data tem sido extrair informações relevantes, de grandes quantidades de dados não estruturados, como por exemplo de textos escritos em diversos idiomas. A principal abordagem de análise de texto e linguagem por meio computacional é dado o nome de Processamento de Linguagem Natural (Natural Language Processing - NLP). Identificar como as áreas do conhecimento estão utilizando as evoluções em seus domínios, no que tange à NLP, especialmente a Ciência da Informação, por fornecer os principais conceitos de tratamento de dados, informações e conhecimento, são o cerne desse estudo. Para encontrar respostas a essa relevante questão, esse estudo foi estruturado tendo como base uma Revisão Sistemática da Literatura, entendendo ser essa uma abordagem capaz de fundamentar noções iniciais ao mesmo tempo consistente para a análise da questão central que motivou esse trabalho. Dentre os resultados encontrados está a pouca utilização dos recursos de NLP pela Ciência da Informação.] => 0
                        )

                    [1] => Array
                        (
                            [Um dos recentes desafios da abordagem denominada Big Data tem sido extrair informações relevantes de grandes quantidades de dados não estruturados, como por exemplo de textos escritos em diversos idiomas. A principal abordagem de análise de texto e linguagem por meio computacional é chamada de Processamento de Linguagem Natural (Natural Language Processing - NLP, na sigla em inglês). Identificar como as áreas do conhecimento estão utilizando as evoluções em seus domínios, no que tange à NLP, especialmente a Ciência da Informação, por fornecer os principais conceitos de tratamento de dados, informações e conhecimento, é o cerne desse estudo. Este foi estruturado tendo como base uma Revisão Sistemática da Literatura, entendendo ser essa uma abordagem capaz de fundamentar noções iniciais e, ao mesmo tempo, consistentes para a análise da questão central que motivou esse trabalho. Dentre os resultados encontrados está a pouca utilização dos recursos de NLP pela Ciência da Informação.] => 0
                        )

                )

            [en] => Array
                (
                    [0] => Array
                        (
                            [One of the recent challenges of the approach called Big Data has been to extract relevant information from large amounts of unstructured data, such as texts written in different languages. The main approach to text and language analysis by computational means is given the name Natural Language Processing (NLP). Identifying how the areas of knowledge are using developments in their domains, with regard to NLP, especially Information Science, for providing the main concepts of data processing, information and knowledge, are at the heart of this study. To find answers to this relevant question, this study was structured based on a Systematic Literature Review, understanding that this is an approach capable of supporting initial notions that is at the same time consistent for the analysis of the central question that motivated this work. Among the results found is the little use of NLP resources by Information Science.] => 0
                        )

                )

        )

    [hasID] => Array
        (
            [nn] => Array
                (
                    [0] => Array
                        (
                            [oai:seer.ufrgs.br:article/111323] => 0
                        )

                )

        )

    [hasRegisterId] => Array
        (
            [pt] => Array
                (
                    [0] => Array
                        (
                            [https://seer.ufrgs.br/EmQuestao/article/view/111323] => 0
                        )

                    [1] => Array
                        (
                            [10.19132/1808-524500.%p] => 0
                        )

                )

        )

    [hasSource] => Array
        (
            [pt] => Array
                (
                    [0] => Array
                        (
                            [Em Questão; Online first] => 0
                        )

                    [1] => Array
                        (
                            [1808-5245] => 0
                        )

                )

            [nn] => Array
                (
                    [0] => Array
                        (
                            [1807-8893] => 0
                        )

                )

        )

    [hasTitle] => Array
        (
            [pt] => Array
                (
                    [0] => Array
                        (
                            [Absorção das Tarefas de Processamento de Linguagem Natural (NLP) pela Ciência da Informação (CI):] => 0
                        )

                    [1] => Array
                        (
                            [Absorção das tarefas de processamento de linguagem natural (nlp) pela ciência da informação (ci): uma revisão da literatura para tangibilização do uso de nlp pela ci] => 0
                        )

                )

            [en] => Array
                (
                    [0] => Array
                        (
                            [Absorption of Natural Language Processing (NLP) Tasks by Information Science (IS): a literature review for tangibilizing the use of NLP by IS] => 0
                        )

                )

        )

    [hasUrl] => Array
        (
            [pt] => Array
                (
                    [0] => Array
                        (
                            [https://seer.ufrgs.br/EmQuestao/article/view/111323/64623] => 0
                        )

                    [1] => Array
                        (
                            [https://seer.ufrgs.br/EmQuestao/article/downloadSuppFile/111323/64205] => 0
                        )

                    [2] => Array
                        (
                            [https://seer.ufrgs.br/EmQuestao/article/downloadSuppFile/111323/68468] => 0
                        )

                )

            [nn] => Array
                (
                    [0] => Array
                        (
                            [https://seer.ufrgs.br/index.php/EmQuestao/article/view/111323] => 0
                        )

                    [1] => Array
                        (
                            [https://seer.ufrgs.br/index.php/EmQuestao/article/view/111323/64623] => 0
                        )

                )

        )

    [prefLabel] => Array
        (
            [pt] => Array
                (
                    [0] => Array
                        (
                            [Oai:seer.ufrgs.br:article/111323#00002] => 0
                        )

                )

        )

    [hasDOI] => Array
        (
            [nn] => Array
                (
                    [0] => Array
                        (
                            [10.19132/1808-5245281.13-34] => 0
                        )

                )

        )

)