O artigo intitulado "Few-shot Approach for Systematic Literature Review Classifications" de autoria da professora do curso de Licenciatura em Matemática do IFMG campus Formiga, Maisa Kely de Melo, Allan A Faria, Li Weigang, Arthur G. Nery, Flávio A. R. Oliveira, Ian T. Barreiro e Victor R. Celestino foi premiado como Best Paper Award Certificate (Certificado de prêmio de melhor artigo) no 18th International Conference On Web Information Systems and Technologies, que aconteceu nos dias 25 a 27 de outubro de 2022 em Valletta / Malta.
O prêmio foi entregue ao professor Li Weigang, da Universidade de Brasília (UnB), que foi o apresentador do trabalho no evento. Este artigo é um desdobramento do projeto "Ciência de Dados aplicada ao Portfólio de Produtos Financeiros" que está sendo desenvolvido pelo LAMFO - Laboratório de Aprendizado de Máquina em Finanças e Organizações em parceria com o Ministério de Ciência, Tecnologia e Inovações.
O artigo, publicado em inglês, propõe um método que utiliza inteligência artificial, para, a partir das palavras-chaves, fazer uma busca no Semantic Scholar, construir uma base de dados e a partir daí, com base no título e abstract (resumo), fazer a classificação dos artigos, tendo lido apenas alguns artigos para treinar o modelo.
Maísa Melo explica a motivação para o desenvolvimento deste trabalho. “Quando se realiza uma pesquisa científica é necessário verificar e sumarizar o que a comunidade científica já produziu sobre o assunto e qual é o Estado da Arte. Esta tarefa é muito árdua, pois em qualquer tema de pesquisa, quando se faz uma busca utilizando palavras chave, o sistema de busca retorna milhares de artigos. A pergunta é: dentre todos esses artigos, quais realmente devem ser estudados e incluídos numa Revisão Sistemática de Literatura?”
A pesquisadora ressalta que foi a primeira vez que esse tipo de inteligência artificial foi utilizado para abordar a classificação de artigos acadêmicos, daí a relevância do trabalho. A ideia inovadora de utilizar um modelo que lê e classifica textos em geral para leitura e classificação de artigos acadêmicos foi proposta por Allan Victor de Faria (aluno do curso de Estatística da UnB) sob a coordenação da professora Maísa.
Para ter acesso a este e outros códigos desenvolvidos pelo estudante Allan Victor de Faria, acesse o link: https://github.com/BecomeAllan?tab=repositories
Para mais informações sobre o evento acesse https://webist.scitevents.org/
