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
DOI:
https://doi.org/10.5433/1981-8920.2025v30n2p242Palabras clave:
Buscas de información, Procesamiento del lenguaje natural, Minería de datosResumen
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.
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