UMA FERRAMENTA DE VISUALIZAÇÃO DOS PRINCIPAIS TÓPICOS DE ARTIGOS CIENTÍFICOS BASEADA EM REPRESENTAÇÕES VETORIAIS DE PALAVRAS GERADAS POR MEIO DE DEEP LEARNING

Resumo

Neste trabalho exploratório buscamos apresentar elementos, técnicas e conceitos das áreas de Deep Learning, Representação Textual, Agrupamento de Artigos Científicos, Visualização de Documentos e Identificação de Tópicos em Artigos Científicos, que podem vir a ser utilizados na elaboração de  uma ferramenta de visualização de tópicos de um conjunto de artigos científicos. Tal ferramenta facilitaria o trabalho de exploração da literatura e construção da base bibliográfica de uma pesquisa científica – tarefas inerentes a todo trabalho científico – tornando tal processo mais eficiente para o pesquisador. Dentro do campo de representação textual, exploramos as principais técnicas de Processamento de Linguagem Natural, com foco nas técnicas baseadas em Deep Learning, apresentando a evolução das arquiteturas dos modelos de linguagem até o presente estado da arte, representado pelo BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) e seus derivados. Apresentamos diversos trabalhos que mostram como tais representações textuais obtidas por modelos de linguagem podem ser agrupadas através de algoritmos de agrupamento e como tais representações e agrupamentos podem ser visualizados de forma a auxiliar o pesquisador na sua exploração de um dado conjunto de artigos científicos, facilitando o seu entendimento do contexto dos artigos componentes de tal conjunto e promovendo insights a respeito da relação entre os artigos do conjunto, por meio de técnicas de visualização.