ARCANO - No caminho para adicionar semântica às descrições arquivísticas
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Data de Publicação: | 2023 |
Outros Autores: | |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) |
Texto Completo: | https://doi.org/10.48798/congressobad.2905 |
Resumo: | Nos últimos anos, o uso de técnicas de Machine Learning no Processamento de Linguagem Natural tem sido recorrente no processamento de grandes quantidades de documentos não estruturados. No entanto, nem sempre é fácil encontrar recursos de língua portuguesa, nomeadamente datasets anotados, que permitam fazer uso destas tecnologias. Neste trabalho é apresentada uma ferramenta de anotação inteligente ARCANO, que faz uso de algoritmos de Machine Learning para assistir o processo de anotação de documentos portugueses. Esta ferramenta foi especializada e treinada no domínio das descrições arquivísticas. |
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ARCANO - No caminho para adicionar semântica às descrições arquivísticasDescrições ArquivísticasMachine LearningAnotação InteligenteNos últimos anos, o uso de técnicas de Machine Learning no Processamento de Linguagem Natural tem sido recorrente no processamento de grandes quantidades de documentos não estruturados. No entanto, nem sempre é fácil encontrar recursos de língua portuguesa, nomeadamente datasets anotados, que permitam fazer uso destas tecnologias. Neste trabalho é apresentada uma ferramenta de anotação inteligente ARCANO, que faz uso de algoritmos de Machine Learning para assistir o processo de anotação de documentos portugueses. Esta ferramenta foi especializada e treinada no domínio das descrições arquivísticas.Actas do Congresso Nacional de Bibliotecários, Arquivistas e Documentalistas2023-05-03info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/articleapplication/pdfhttps://doi.org/10.48798/congressobad.2905https://doi.org/10.48798/congressobad.2905Actas do Congresso Nacional de Bibliotecários, Arquivistas e Documentalistas; N.º 14 (2023): Comunidades e Profissionais para o Futuro: Agir Hojereponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAPporhttps://publicacoes.bad.pt/revistas/index.php/congressosbad/article/view/2905https://publicacoes.bad.pt/revistas/index.php/congressosbad/article/view/2905/2729Direitos de Autor (c) 2023 Actas do Congresso Nacional de Bibliotecários, Arquivistas e Documentalistasinfo:eu-repo/semantics/openAccessCunha, Luís FilipeRamalho, José Carlos2023-05-04T09:46:19Zoai:publicacoes.bad.pt/revistas:article/2905Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T17:50:45.918927Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse |
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Nos últimos anos, o uso de técnicas de Machine Learning no Processamento de Linguagem Natural tem sido recorrente no processamento de grandes quantidades de documentos não estruturados. No entanto, nem sempre é fácil encontrar recursos de língua portuguesa, nomeadamente datasets anotados, que permitam fazer uso destas tecnologias. Neste trabalho é apresentada uma ferramenta de anotação inteligente ARCANO, que faz uso de algoritmos de Machine Learning para assistir o processo de anotação de documentos portugueses. Esta ferramenta foi especializada e treinada no domínio das descrições arquivísticas. |
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