Aplicação da descoberta de conhecimento em textos para apoio à construção de indicadores infométricos para a área de C&T

Abstract

Relata resultados de pesquisa aplicando a descoberta de conhecimento em texto (DCT) em conteúdos textuais, importantes fontes de informação para tomada de decisão. O objetivo central da pesquisa foi verificar a eficácia da DCT na descoberta de informações para apoio à construção de indicadores e definição de políticas públicas. O estudo de caso foi o Serviço Brasileiro de Respostas Técnicas (SBRT) e a técnica aplicada a de agrupamento de documentos a partir dos termos minerados na base de dados. Comprovou-se a aplicabilidade da DCT na extração de informações ocultas em documentos textuais para subsidiar a tomada de decisão e a construção de indicadores, informações essas que não poderiam ser visualizadas utilizando-se recursos tradicionais de recuperação da informação. Observou-se a preocupação com o meio ambiente nas demandas feitas pelos usuários do SBRT e a aplicabilidade da DCT para orientação de políticas internas à rede SBRT.

Descoberta de conhecimento a partir de informações não estruturadas por meio de técnicas de correlação e associação

“…A estrutura de apresentação da informação pode ser dividida em estruturada, semiestruturada e não estruturada. A informação estruturada é representada normalmente em tabelas, gerenciadas por softwares de banco de dados (RAMOS;BRÄSCHER, 2009). A informação semiestruturada, por sua vez, é normalmente apresentada entre marcadores (tags), tais como documentos XML e HTML (CHEN et al, 2009), onde a estrutura de apresentação possibilita o entendimento por parte dos meios computacionais.…”

Uso de deep learning para a construção de um modelo de recuperação da informação aplicado para o setor de mineração no Brasil

“…O uso intensivo de Ciência de Dados no setor de mineração no Brasil é justificado pela importância deste em termos de participação no PIB, geração de empregos, produção e pela ramificação no Brasil por meio dos elos da cadeia produtiva. Além disso há o fato de haver grandes repositórios textuais com informações antigas e não mais utilizadas com potencial de serem transformadas em informações preciosas para a organização Bräscher, 2009). Todo esse conjunto de fatores justifica a aplicação das modernas ferramentas de Ciência de Dados utilizadas para tratamento de texto.…”