Atualmente, devido ao incessante aumento dos documentos científicos disponíveis na rede mundial de computadores, as ferrametas de busca tornaram-se um importante auxílio para recuperação de informação a partir da Internet em todas as áreas de conhecimento para pesquisadores e usuários. Entretanto, as atuais ferramentas de busca disponíveis selecionam uma enorme lista de páginas, cabendo ao usuário a tarefa final de escolher aquelas que realmente são relevantes a sua pesquisa. Assim, é importante o desenvolvimento de técnicas e ferramentas que não apenas retornem uma lista de possíveis documentos relacionados com a consulta apresentada pelo usuário, mas que organizem essa informação de acordo com o conteúdo de tais documentos, e apresentem o resultado da busca em uma representação gráfica que auxilie a exploração e o entendimento geral dos documentos recuperados. Neste contexto, foi proposto o projeto de uma Ferramenta Inteligente de Apoio à Pesquisa (FIP), do qual este trabalho é parte. O objetivo deste trabalho é analisar estratégias de recuperação automática de artigos científicos sobre uma determinada área de pesquisa a partir da Web, que poderá ser adotada pelo módulo de recuperação da FIP. Neste trabalho são considerados artigos escritos em inglês, no formato PDF, abrangendo as áreas da Ciência da Computação. Corpora de treino e teste foram usados para avaliação das abordagens simbólicas de Aprendizado de Máquina na indução de regras que poderão ser inseridas em um crawler inteligente para recuperação automática de artigos dessas áreas. Diversos experimentos foram executados para definir parâmetros de pré-processamento apropriados ao domínio, bem como para definir a melhor estratégia de aplicação das regras induzidas e do melhor algoritmo simbólico de indução. / Today, due to the increase of scientific documents available on the World Wide Web, search tools have become an important aid for information retrieval from the Internet in all fields of knowledge for researchers and users. However, the search tools currently available, in general, select a huge list of pages leaving the user with the final task of choosing those pages that actually fit its research. It is important to develop techniques and tools that return a list of documents related to the query made by the user in accordance with the content of such documents, and then present the result in a meaningful graphical representation with the aim to improve the exploration and understanding of the retrieved articles. In this context, a project of an Intelligent Tool for Research Supporting (FIP) was proposed. This MSc work is part of this project. The objective of this work is to analyze strategies of automatic scientific article retrieval on a specific field from the Web. Such strategy must fit the requirements of the retrieval module of the FIP. In this work articles written in English, in PDF format, covering the fields of Computer Science were considered. Corpora of training and testing were used to evaluate the symbolic approaches of Machine Learning in the induction of rules. These rules could be imbedded in an intelligent crawler for automatic retrieving of the articles in the chosen fields. Several experiments have been carried out in order to define parameters as attribute weights, cut-off point, stopwords in the corpora domain, a better strategy to apply the rules for the categorization of the articles and a better symbolic algorithm to induce the rules
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:teses.usp.br:tde-29012007-091615 |
| Date | 07 April 2006 |
| Creators | Christiane Regina Soares Brasil |
| Contributors | Alneu de Andrade Lopes, Maria Carolina Monard, Lucia Helena Machado Rino |
| Publisher | Universidade de São Paulo, Ciências da Computação e Matemática Computacional, USP, BR |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP, instname:Universidade de São Paulo, instacron:USP |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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