Avaliação de acervos com IA

Autores

  • Ernesto Carlos Bode Biblioteca da Câmara dos Deputados - Brasília (DF)
  • Janice de Oliveira e Silva Silveira Biblioteca Câmara dos Deputados
  • Cleber Zanchettin Centro de Informática UFPE

Palavras-chave:

Acervos, Avaliação da coleção, Aprendizado de máquina, Inteligência artificial, Clusterização

Resumo

[Objetivos] Investigar o potencial da clusterização para subsidiar a avaliação de acervos e coleções. [Fundamentação] A partir de dados de uma coleção específica de uma Biblioteca, foram produzidos embeddings com um modelo de Inteligência Artificial; a partir disso, foi aplicado um algoritmo de clusterização a fim de obter dados relevantes sobre o acervo. [Resultados] Foram obtidos dados qualitativos em classes CDU separadas. [Conclusões] O uso das técnicas aqui apresentadas, com apoio de modelos de inteligência artificial, possibilita produzir informações qualitativas sobre o acervo, subsidiando assim avaliações sobre a formação do acervo.

Biografia do Autor

Ernesto Carlos Bode, Biblioteca da Câmara dos Deputados - Brasília (DF)

Mestre e doutor em Ciência da Informação pela Universidade de Brasília através de pesquisas sobre preservação de documentos digitais. Possui graduação em Biblioteconomia e Arquivologia pela Universidade de Brasília. Pós-graduação Latto Senso em Machine Learning no Centro de Informática da Universidade Federal de Pernambuco. Possui experiência profissional como Gestor de Documentos Digitais em diferentes suportes, incluindo fotografias digitais, documentos sonoros. Atualmente, os interesses de pesquisa concentram-se em aplicações de Inteligência Artificial e Machine Learning a processos de Gestão Documental, através de Pós-Doc na Universidade Federal de Pernambuco (Centro de Informática). Como profissional, atua como Analista de Documentação na Câmara dos Deputados em Brasília no Centro de Documentação. 

Janice de Oliveira e Silva Silveira, Biblioteca Câmara dos Deputados

Bibliotecária e analista de documentação atualmente no cargo de diretoria da Biblioteca da Câmara dos Deputados.

Cleber Zanchettin, Centro de Informática UFPE

Possui graduação em Ciência da Computação pela Universidade do Oeste de Santa Catarina (2002), mestrado em Ciências da Computação pela Universidade Federal de Pernambuco (2004) e doutorado em Ciências da Computação pela Universidade Federal de Pernambuco (2008). Atualmente é Professor Associado do Centro de Informática da Universidade Federal de Pernambuco. Professor visitante na Northwestern University - EUA. Tem experiência na área de Ciência da Computação, atuando principalmente nos seguintes temas: Deep Learning, Redes Neurais Artificiais, Nariz Artificial, Sistemas Híbridos Inteligentes e Otimização. Parecerista ad-hoc para CAPES, CNPq, FACEPE, FAPESQPB, FAPEAM, UFPE, IFPE, UERN, UFMT, UFMS e USP. Revisor técnico de periódicos como IEEE-Transactions on Systems, Man and Cybernetics, IEEE-Transactions on Neural Networks and Learning Systems, Elsevier-Talanta, Elsevier-Applied Soft Computing, Elsevier-Neurocomputing, Elsevier-Engineering Applications of Artificial Intelligence, Springer-Neural Computing & Applications, Springer-International Journal of Machine Learning and Cybernetics, Wiley-International Journal of Adaptive Control and Signal Processing, World Scientific-International Journal of Computational Intelligence and Applications. Revisor técnico de conferências como NeurIPS, IJCNN, ICONIP, IBERAMIA, BRACIS, ENIAC e SBC.

Referências

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Publicado

2025-11-15

Edição

2025: Anais do XXIII Seminário Nacional de Bibliotecas Universitárias

Seção

Eixo 4 - Produtos, Serviços, Tecnologia e Inovação