Aplicação de embedding na busca contextualizada de documentos científicos
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Tipo de produção
Trabalho de Conclusão de Curso
Data
2024-12-04
Autores
Santos, Henry Araujo Rodrigues dos
Doretto, Luiz Henrique Neves
Gnidarxic, Victor Martins
Doretto, Luiz Henrique Neves
Gnidarxic, Victor Martins
Orientador
Ferreira, Leonardo Anjoletto
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Palavras-chave
processamento de linguagem natural,artigos científicos,busca inteligente,assertividade,natural language processing,scientific articles,intelligent search,accuracy
Resumo
Um grande número de artigos científicos e trabalhos de conclusão de curso voltados para a área de Ciência da Computação são publicados semestralmente. Essa grande quantidade de publicações dificulta a recuperação precisa de documentos relevantes sobre um tema desejado. As pesquisas baseadas em palavras-chave são atualmente o método mais popular de pesquisa, mas determinar um conjunto de palavras para o contexto da sua busca pode ser desafiador. Este trabalho propõe um método de busca inteligente utilizando técnicas de Processamento de Linguagem Natural para encontrar documentos estruturalmente ou contextualmente relacionados. O resultado esperado é melhorar a precisão e relevância dos resultados da busca, facilitando a localização de informações e reduzindo o tempo e o esforço necessários para a pesquisa
A large number of scientific articles and dissertations in the field of Computer Science are published every semester. This vast amount of publications makes it difficult to precisely retrieve relevant documents on a desired topic. Keyword-based searches are currently the most popular method, but determining a set of words that accurately reflects the context of your search can be challenging. This work proposes an intelligent search method using Natural Language Processing techniques to find structurally or contextually related documents. The expected outcome is to improve the precision and relevance of search results, facilitating the location of information and reducing the time and effort required for research
A large number of scientific articles and dissertations in the field of Computer Science are published every semester. This vast amount of publications makes it difficult to precisely retrieve relevant documents on a desired topic. Keyword-based searches are currently the most popular method, but determining a set of words that accurately reflects the context of your search can be challenging. This work proposes an intelligent search method using Natural Language Processing techniques to find structurally or contextually related documents. The expected outcome is to improve the precision and relevance of search results, facilitating the location of information and reducing the time and effort required for research