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

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Tsunoda, Denise Fukumi
Data de Publicação: 2020
Outros Autores: Moreira, Paulo Sergio da Conceição, Guimarães, André José Ribeiro
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Revista Tecnologia e Sociedade (Online)
Texto Completo: https://periodicos.utfpr.edu.br/rts/article/view/12119
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 Naïve 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.
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