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    Machine learning e revisão sistemática de literatura automatizada: uma revisão sistemática

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    Data
    2019-05-23
    Autor
    Denise Fukumi Tsunoda
    Paulo Conceição Moreira
    André Ribeiro Guimarães
    Metadata
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    Resumo
    Almeja identificar métodos de machine learning empregados na automatização de revisões sistemáticas. Analisa, baseado na recomendação Preferred Reporting Items for Systematic Reviews, 29 de 211 documentos científicos recuperados das bases Web of Science e Scopus, sem restrição de idioma ou recorte temporal. Demonstra a tendência de crescimento da produção relacionada ao tema, com 65,51% dos registros publicados após 2016. Indica o interesse dos pesquisadores em técnicas de text mining, sendo a palavra-chave mais utilizada pelos autores. Em relação aos métodos encontrados, evidencia o algoritmo Support Vector Machine como o mais frequente, sendo utilizado em oito trabalhos, seguido pelas heurísticas Redes Neurais Artificiais e Naive Bayes, com duas aplicações cada. Ressalta a aplicação majoritária dos métodos à área médica. Conclui, entretanto, que nenhuma das ferramentas identificadas oferece uma solução aplicável a qualquer área do conhecimento.
    URI
    https://hdl.handle.net/1884/92339
    Collections
    • II Congresso de Gestão Estratégica da Informação, Empreendedorismo e Inovação (2019) [84]

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