O uso de redes neurais para classificar artigos em revisões sistemáticas
O número de alunos e de titulados no Brasil vem aumentando a cada ano. Este crescimento é extremamente necessário, pois a pesquisa é fundamental para o desenvolvimento de um país e grande parte da pesquisa mundial é desenvolvida com participação de alunos de pós-graduação. Tipicamente, uma pesquisa...
Gespeichert in:
Veröffentlicht in: | Revista Brasileira de Computação Aplicada. 2020-05, Vol.12 (2), p.28-36 |
---|---|
Hauptverfasser: | , , |
Format: | Artikel |
Sprache: | eng |
Online-Zugang: | Volltext |
Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Zusammenfassung: | O número de alunos e de titulados no Brasil vem aumentando a cada ano. Este crescimento é extremamente necessário, pois a pesquisa é fundamental para o desenvolvimento de um país e grande parte da pesquisa mundial é desenvolvida com participação de alunos de pós-graduação. Tipicamente, uma pesquisa se inicia com uma revisão da literatura e, caso o objetivo seja conhecer o estado da arte de um determinado assunto por meio de um processo bem formulado e reprodutível, a revisão sistemática pode ser utilizada. Porém, revisões como a sistemática tendem a ser bastante rigorosas, demoradas e cansativas de ser realizadas manualmente. O objetivo deste trabalho é auxiliar na classificação dos trabalhos como a serem incluídos ou excluídos de uma revisão sistemática por meio de uma rede neural MLP maximizando a leitura dos trabalhos que interessam para a pesquisa. Foram realizados testes com dois conjuntos de dados e os resultados foram comparados com os produzidos por outros dois classificadores. A MLP teve o melhor resultado entre os métodos testados nos dois conjuntos de dados, correspondendo a uma boa escolha para este tipo de tarefa. |
---|---|
ISSN: | 2176-6649 2176-6649 |
DOI: | 10.5335/rbca.v12i2.10561 |