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- 21, Novembro - 2023
- 14:00
- TESE DE DOUTORADO
- Título
- Organização da Informação: uma proposta de framework genérico para geração automática de assuntos, indexação e busca facetada em repositórios digitais
- Aluno
- Jean Carlos Borges Brito
- Orientador
- Dalton Lopes Martins
- Vídeo Conferência
- https://join.skype.com/o1DcfzHYrbya
- RESUMO
TESE DE DOUTORADO
Aluna:Jean Carlos Borges Brito
Título:Organização da Informação: uma proposta de framework genérico para geração automática de assuntos, indexação e busca facetada em repositórios digitais.
Horário e data: 21/11/2023 (terça-feira) às 14h00.
Composição da banca:
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Dalton Lopes Martins – Presidente (PPGCINF/UnB)
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Marcio de Carvalho Victorino – Membro interno (PPGCINF/UnB)
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Daniela Lucas da Silva Lemos – Membro externo (UFES)
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Henrique Monteiro Cristovão - Membro externo (UFES)
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João de Melo Maricato – Suplente (PPGCINF/UnB)
Local da realização da banca: https://join.skype.com/
o1DcfzHYrbya. Resumo:Introdução. Com o aumento exponencial de dados, devido a sua característica digital, amplia-se também os problemas de ausência ou a discrepância de metadados cadastrados, tornando um trabalho oneroso e árduo para um ser humano consertar. Surge a necessidade de investigações para melhorar a organização e facilitar recuperação da informação. Nesse contexto, a aplicação de inteligência artificial através da aprendizagem de máquina, utilizando ferramentas automáticas e semiautomáticas de forma complementar para coleta de metadados e geração de assuntos, propicia a melhoria de sua indexação e buscas nos repositórios digitais.
Objetivo. Propor um framework genérico com um conjunto de atividades e técnicas para executar a geração e indexação automática de assuntos em um repositório digital, visando a organização e a recuperação da informação.
Métodos. Revisão Sistemática da Literatura, estudando sobre o tema de geração automática e semiautomática de metadados, suas ferramentas, técnicas, características e funções. Realizou-se pesquisa exploratória em bases de dados científicas da Ciência da Informação, selecionando periódicos específicos para a avaliação de acordo com as principais listas de classificação. Utilizou-se método misto na análise dos dados, com abordagens quantitativas e qualitativas, sendo definido um protocolo rigoroso de revisão. Identificou-se ferramentas para auxiliar a pesquisa aplicada, através da sua customização e uso em conjunto de vários algoritmos de aprendizagem de máquina que auxiliassem no processo de geração automática de assuntos. Ao final, realizou-se um estudo de caso aplicado para o “modelo de pesquisa”.Resultados. Conclui-se que as técnicas de geração automática de metadados auxiliam na sugestão de assuntos para documentos robustos como uma tese e dissertação, ampliando o quantitativo de descritores, de modo a facilitar a configuração de taxonomias, filtros e facetas. Esse trabalho propôs o framework genérico validado pelo modelo de pesquisa, através do estudo de caso aplicado. Esse framework pode ser adequado e aplicado em qualquer área do conhecimento, com intuito de melhorar e facilitar a busca e a recuperação da informação nos repositórios digitais pelos usuários e gestores desses acervos.Palavras-Chave:Repositórios Digitais. Geração Automática e Semiautomática. Metadados. Tesauros. Corpus de conhecimento. Indexação.
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