Aplicações do NLP para a análise, descoberta e visualização de literatura científica

Âmbito:

O rápido crescimento da literatura científica em diferentes áreas criou oportunidades e desafios para investigadores, profissionais e decisores políticos. O acesso a extensos repositórios digitais melhora a descoberta de conhecimento. No entanto, o grande volume, a complexidade e a variedade dos textos científicos dificultam a extração eficiente de insights significativos. O Processamento de Linguagem Natural (NLP) tornou-se uma abordagem essencial para lidar com esse problema. Ele fornece ferramentas poderosas para mineração automatizada de texto, análise semântica, desenvolvimento de gráficos de conhecimento e visualização inteligente de dados académicos. Esta edição especial sobre “Aplicações do NLP para a análise, descoberta e visualização de literatura científica” tem como objetivo apresentar pesquisas inovadoras que exploram novos modelos de NLP, como deep learning, arquiteturas baseadas em transformadores e métodos híbridos, para examinar e analisar documentos científicos. Também destacará abordagens para análise de citações e coautoria, previsão de tendências, modelagem de tópicos, sistemas de recomendação e técnicas de visualização que permitem aos utilizadores navegar facilmente por grandes coleções de trabalhos académicos.

O objetivo é promover a colaboração entre cientistas da computação, cientistas da informação, linguistas e especialistas na área. Isso ajudará no desenvolvimento de soluções de PLN claras, interpretáveis e fáceis de usar. Em última análise, esta edição especial procura promover o uso de NLP para acelerar a descoberta científica, melhorar o acesso à informação e apoiar uma melhor tomada de decisões em contextos de investigação e inovação.

Tópicos:

Convidamos artigos de investigação originais, artigos de revisão e estudos de caso sobre os seguintes tópicos (mas não se limitando a):

· Mineração de literatura científica

· Processamento de linguagem natural em dados académicos

· Modelos baseados em transformadores para análise de texto

· Representação semântica de artigos de investigação

· Construção automatizada de grafos de conhecimento

· Modelagem de tópicos e análise de tendências

· Análise de redes de citações

· Classificação de documentos académicos

· Resumo de artigos de investigação

· Sistemas de recomendação de literatura baseados em IA

· Descoberta de conhecimento entre domínios

· Reconhecimento de entidades nomeadas em textos científicos

· Análise visual de big data académicos

· Processamento de textos científicos multilingues

· IA explicável para análise de literatura de investigação

Editores convidados:

Dr. P. Raviraj, Dept. of Computer Science & Engineering, GSSS Institute of Engineering and Technology for Women, India. Email: raviraj@gsss.edu.in. 

Dr. Jingshan Huang, School of Computing, University of South Alabama, United States. Email: huang@southalabama.edu.

Dr. Maode Ma, KINDI Center for Computing Research, College of Engineering, Qatar University, Qatar. Email: mammdsg@ieee.org.

Prazo para envio: 25 January 2025

Nota: Ao enviar artigos para esta edição especial, selecione a secção: NLP for Scientific Literature.