Modelo semântico de recuperação da informação para recomendação de revistas científicas - Batista, Renan C.; Canto, Fabio L.; C. Segundo, Washington L. R.; Dias, Thiago M. R. (Anais do Brazilian e-Science Workshop (BreSci); 2025: Anais do XIX Brazilian e-Science WorkshopDO - 10.5753/bresci.2025.248233, 2025)
Este trabalho descreve a abordagem empregada no desenvolvimento de um sistema de recomendação de revistas científicas. São utilizadas técnicas de processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina aplicadas a um grande volume de dados de artigos científicos. Foram extraídos do repositório OpenAlex dados textuais de mais de 10 milhões de artigos publicados aproximadamente 140 mil revistas. A arquitetura do sistema combina recursos de pré-processamento textual, geração de embeddings semânticos e recuperação vetorial otimizada, permitindo recomendações de revistas a partir do escore de similaridade com o resumo de um manuscrito fornecido pelo usuário.