O uso de redes neurais para classificar artigos em revisões sistemáticas

Palavras-chave: revisão sistemática, classificação, MLP

Resumo

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.

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Publicado
2020-05-19
Como Citar
[1]
Veriscimo, E., Júnior, J. e Digiampietri, L. 2020. O uso de redes neurais para classificar artigos em revisões sistemáticas. Revista Brasileira de Computação Aplicada. 12, 2 (maio 2020), 28-36. DOI:https://doi.org/10.5335/rbca.v12i2.10561.
Seção
Artigo Original
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