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
DOI:
https://doi.org/10.5433/1981-8920.2025v30n2p242Palavras-chave:
Buscas de informação, Processamento da linguagem natural, Mineração de dadosResumo
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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