Extração automática de conhecimento tácito em biblioteca digital: o uso de mecanismos de inteligência artificial

Resumo

Objetivo: O presente estudo apresenta os resultados do esforço de pesquisa aplicada na construção de soluções de agentes inteligentes baseados em processamento de linguagem natural, mineração de texto e aprendizado de máquina, como também, construção de apresentação de dados visuais em grafos e listas, para extração e exibição de conteúdos de conhecimento tácito presente em artigos científicos base de dados uma biblioteca digital. Metodologia: O trabalho trata de pesquisa qualitativa e interpretativa a partir da interação entre pesquisadores e análise de resultados de dados extraídos. Metodologicamente baseia-se em Design Science Research visto que ele é metateórico. Epistemologicamente, o estudo fundamenta-se em Design Science, que cria conhecimento abordando como as pesquisas de caráter científico-tecnológico tratam concepção de artefatos para soluções de problemas. A prova de conceito efetuada a partir de técnicas de inteligência artificial para extração de conhecimento em dados de biblioteca de artigos científicos digitais trata de pesquisa de base de domínio aplicado. Resultados: Pesquisas efetuadas por agentes inteligentes computacionais apresentaram resultados satisfatórios, uma vez que, encontrados termos mais comumente utilizados nos artigos científicos escritos pelos autores, a mineração textual e algoritmos específicos agruparam autores (clustering por aprendizado não supervisionado de máquina) de mesma afinidade de pesquisa de acordo com assuntos de interesse. Conclusão: Dessa forma, a partir dessa pesquisa, uma biblioteca digital previamente programada com estruturas tradicionais de entrada e apresentação de dados, passou a contar com uma conjunto agentes inteligentes executam processos que vão além de apresentação resultados de filtros triviais encontrados em bibliotecas, como pesquisas por autor, evento, assunto, palavras-chave.