Absorção das tarefas de processamento de Linguagem Natural (NLP) pela Ciência da Informação (CI): uma revisão da literatura para tangibilização do uso de NLP pela CI

Autores

DOI:

https://doi.org/10.19132/1808-5245281.13-34

Palavras-chave:

Ciência da Informação, Processamento de Linguagem Natural (NLP), Rede Neural, Revisão Sistemática da Literatura

Resumo

Um dos recentes desafios da abordagem denominada Big Data tem sido extrair informações relevantes de grandes quantidades de dados não estruturados, como por exemplo de textos escritos em diversos idiomas. A principal abordagem de análise de texto e linguagem por meio computacional é chamada de Processamento de Linguagem Natural (Natural Language Processing - NLP, na sigla em inglês). Identificar como as áreas do conhecimento estão utilizando as evoluções em seus domínios, no que tange à NLP, especialmente a Ciência da Informação, por fornecer os principais conceitos de tratamento de dados, informações e conhecimento, é o cerne desse estudo. Este foi estruturado tendo como base uma Revisão Sistemática da Literatura, entendendo ser essa uma abordagem capaz de fundamentar noções iniciais e, ao mesmo tempo, consistentes para a análise da questão central que motivou esse trabalho. Dentre os resultados encontrados está a pouca utilização dos recursos de NLP pela Ciência da Informação.

Downloads

Não há dados estatísticos.

Biografia do Autor

Luander Cipriano de Jesus Falcão, Escola de Ciência da Informação (ECI) / Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)

Doutorando em Ciência da Informação pela UFMG, mestre em Administração, com ênfase em Inteligência Competitiva. Pós-graduado em Finanças e Controladoria, e graduado em Ciências Econômicas pela PUC Minas. Especialista em projetos de inteligência e data analytics.

Brenner Lopes, Escola de Ciência da Informação (ECI) / Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)

Possui graduação em Economia, com mestrado em Administração e é doutorando na Escola de Ciência da Informação da UFMG. Executivo da área de consultoria em Inteligência Competitiva e Big Data Analytics, atua ainda como professor de pós-graduação.

Renato Rocha Souza, PPG-GOC da Escola de Ciência da Informação da Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)

Possui graduação em Engenharia Elétrica pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (1993), mestrado em Engenharia de Produção pela Universidade Federal de Santa Catarina (2000), doutorado em Ciência da Informação pela Universidade Federal de Minas Gerais (2005) e pós-doutorado (01/2009-01/2010) em Tecnologias Semânticas para Recuperação de Informação - University of Glamorgan, UK, sob supervisão de Douglas Tudhope e com bolsa do CNPQ.

 

É atualmente professor e pesquisador da Escola de Matemática Aplicada (EMAp) da Fundação Getulio Vargas e professor colaborador da Escola de Ciência da Informação da Universidade Federal de Minas Gerais. É Visiting Fellow da University of Glamorgan (2009-2014) e Editor Adjunto do periódico New Review of Hypermedia and Multimedia.

 

Tem experiência na área de Ciência da Informação, com ênfase em Representação do Conhecimento e Recuperação de Informação, atuando principalmente nos seguintes temas: Sistemas de Recuperação de Informações, Processamento de Linguagem Natural, Indexação Automática, Representação do Conhecimento, Ontologias, Gestão do Conhecimento. Tem também experiência em Tecnologia na Educação, Software Educativo e Ensino a Distância.

Downloads

Publicado

2021-12-07

Como Citar

FALCÃO, L. C. de J.; LOPES, B.; SOUZA, R. R. Absorção das tarefas de processamento de Linguagem Natural (NLP) pela Ciência da Informação (CI): uma revisão da literatura para tangibilização do uso de NLP pela CI. Em Questão, Porto Alegre, v. 28, n. 1, p. 13–34, 2021. DOI: 10.19132/1808-5245281.13-34. Disponível em: https://www.seer.ufrgs.br/index.php/EmQuestao/article/view/111323. Acesso em: 25 jun. 2022.

Edição

v. 28, n.1, jan./mar. 2022

Seção

Artigos

Licença

Autores que publicam nesta revista concordam com os seguintes termos:

Autores mantêm os direitos autorais e concedem à revista o direito de primeira publicação, com o trabalho licenciado sob a Licença Creative Commons Attribution (CC BY-NC 3.0), que permite o compartilhamento do trabalho com reconhecimento da autoria.

Autores têm autorização para assumir contratos adicionais separadamente, para distribuição não exclusiva da versão do trabalho publicada nesta revista, como publicar em repositório institucional, com reconhecimento de autoria e publicação inicial nesta revista.

Os artigos são de acesso aberto e uso gratuito, com atribuições próprias em atividades educacionais, de pesquisa e não comerciais.