Uma abordagem híbrida para detecção de relacionamentos causais aplicados à descoberta baseada em literatura (2021)
- Authors:
- Autor USP: VASQUES, DILDRE GEORGIANA - ICMC
- Unidade: ICMC
- Sigla do Departamento: SCC
- DOI: 10.11606/T.55.2021.tde-20042022-141047
- Subjects: REDES COMPLEXAS; SEMÂNTICA; ANÁLISE DE TEXTO; MINERAÇÃO DE DADOS; DESCOBERTA DE CONHECIMENTO; LITERATURA
- Keywords: Association rules; Complex networks; Concept; Mapa conceitual; Mineração de textos; Regras de associação; Text mining; Verbal semantics
- Agências de fomento:
- Language: Português
- Abstract: A quantidade de conhecimento acumulada em artigos científicos leva os pesquisadores a lidar com um número expressivo de publicações e a sua fragmentação em diferentes campos de especialidades ou disciplinas. No entanto, é possível fazer a conexão entre essas áreas por meio da Descoberta Baseada em Literatura. Essa abordagem tem como objetivo relacionar diferentes especialidades, a fim de encontrar relacionamentos implícitos potencialmente utilizáveis para o levantamento de novas hipóteses científicas. Para viabilizar esse processo e deixá-lo mais rápido e eficaz, a Descoberta Baseada em Literatura conta com o auxílio de técnicas de Mineração de Textos. Apesar de todo o progresso obtido nessas áreas, os pesquisadores ainda precisam lidar com a falta de explicações lógicas sobre as relações encontradas. Pesquisas recentes têm apresentado diversos avanços nesse sentido com o auxílio de técnicas baseadas em análises linguísticas, com foco em abordagens semânticas. Porém, a incorporação de uma abordagem que considere e explique os relacionamentos de causa e efeito entre os conceitos ainda é um desafio a ser superado. Nesse contexto, esta tese de doutorado foi motivada pelo potencial da semântica verbal e da representação do conhecimento em mapas conceituais, a fim de fornecer explicações detalhadas sobre os mecanismos de interação causal existentes entre os conceitos. O desenvolvimento deste trabalho teve o propósito geral de avançar as pesquisas na área da Descoberta Baseada emLiteratura com foco da detecção de relacionamentos causais. Para isso, foi desenvolvida uma abordagem híbrida, baseada em análises estatísticas e linguísticas. Experimentos realizados revelaram que as técnicas estatísticas baseadas em regras de associação e métricas de redes complexas possibilitam a seleção dos conceitos mais representativos do corpus, enquanto as técnicas baseadas em análises linguísticas, com foco em semântica verbal, favorecem a extração de relações causais. Essas relações, quando representadas em mapas conceituais, compõem uma cadeia lógica de conexões, fornecendo uma saída facilmente interpretável. Esse modelo de representação auxilia a detecção de links ocultos e a descoberta de conhecimento por parte do usuário. Os resultados relatados nesta tese fornecem evidências de que a abordagem é eficaz para reconstruir e explicar hipóteses de descobertas baseadas na literatura histórica, além de facilitar o teste e a geração de novas hipóteses. Esses resultados mostram os benefícios que uma abordagem híbrida de Mineração de Textos pode proporcionar à Descoberta Baseada em Literatura.
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2021
- Data da defesa: 16.12.2021
- Este artigo possui versão em acesso aberto
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- Versão do Documento: Versão publicada (Published version)
-
Status: Artigo publicado em periódico de acesso aberto (Gold Open Access) -
ABNT
VASQUES, Dildre Georgiana. Uma abordagem híbrida para detecção de relacionamentos causais aplicados à descoberta baseada em literatura. 2021. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-20042022-141047/. Acesso em: 17 mar. 2026. -
APA
Vasques, D. G. (2021). Uma abordagem híbrida para detecção de relacionamentos causais aplicados à descoberta baseada em literatura (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-20042022-141047/ -
NLM
Vasques DG. Uma abordagem híbrida para detecção de relacionamentos causais aplicados à descoberta baseada em literatura [Internet]. 2021 ;[citado 2026 mar. 17 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-20042022-141047/ -
Vancouver
Vasques DG. Uma abordagem híbrida para detecção de relacionamentos causais aplicados à descoberta baseada em literatura [Internet]. 2021 ;[citado 2026 mar. 17 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-20042022-141047/ - An educational process for requirements extraction and use case modeling based on problem-based learning and knowledge acquisition
- Use case extraction through knowledge acquisition
- A semantic approach to uncovering implicit relationships in textual databases
- A new statistical and verbal-semantic approach to pattern extraction in text mining applications
- Identification of keywords based on artificial intelligence for knowledge management
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