Algoritmos de aprendizado de máquina nas humanidades digitais: um mapeamento suporte para revisão de literatura

  • João Victor Gontijo IFG
  • Alan Keller Gomes IFG

Resumo


Com o advento da era Big Data, as Humanidades Digitais (HD) surgem como nova área de investigação, transversal às humanidades tradicionais (sociologia, história, filosofia, linguística, literatura, arte, etc.) e as ciências da computação. Neste trabalho é realizado um mapeamento da utilização de algoritmos de Aprendizado de Máquina (AM) nas HD, a partir da busca de trabalhos nas bases científicas Google Acadêmico e Periódicos Capes. Com vistas a fornecer suporte para organização de revisões sistemáticas de literatura, é delineando um panorama da utilização de algoritmos, modelos e técnicas de AM nas HD. Foi possível constatar que os algoritmos de AM mais utilizados nas HD são Clusterização e Redes Neurais, e os menos utilizados são Regras de Associação e Regras de Classificação.

Palavras-chave: Big Data, Humanidades Digitais (HD), investigação, transversal, ciências da computação, mapeamento, algoritmos de Aprendizado de Máquina (AM)

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Publicado
22/11/2019
GONTIJO, João Victor; GOMES, Alan Keller. Algoritmos de aprendizado de máquina nas humanidades digitais: um mapeamento suporte para revisão de literatura. In: ESCOLA REGIONAL DE INFORMÁTICA DE GOIÁS (ERI-GO), 7. , 2019, Goiânia. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2019 . p. 313-322.