TESES E DISSERTAÇÕES
Mineração de textos e gestão do conhecimento: aplicação na experiência operacional em geração de energia nuclear nas usinas de Angra I e II
PINTO, André Moreira. Mineração de textos e gestão do conhecimento: aplicação na experiência operacional em geração de energia nuclear nas Usinas de Angra I e II. 2007. 369f. Tese (Doutorado em Ciência da Informação) - Escola de Ciência da Informação, Universidade Federal de Minas Gerais, Belo Horizonte, 2007.
O conhecimento é um diferencial importante para que as organizações alcancem seus objetivos. Ele possui uma dimensão tácita e uma dimensão explicita, sendo que a elaboração de documentos e relatórios, artigos e relatos livres são formas acessíveis à maioria das pessoas para tornar explicito o conhecimento que possuem. Nas duas últimas décadas, especialmente após a intensificação do uso de mídias digitais e do uso da Internet as organizações constataram o rápido e elevado crescimento de seus acervos de documentos textuais em formato digital. Em organizações que empregam uso de conhecimento intensivo em suas operações e gestão os documentos textuais possuem uma expressividade enquanto objetos potencialmente portadores de informação e conhecimento ainda maior. Entretanto, extrair e empregar esse conhecimento é um grande desafio, sobretudo quando a organização possui porte elevando e grandes acervos. A descoberta de conhecimento em bases textuais - ou simplesmente mineração de textos - é um relevante recurso para explorar o universo do conhecimento embutido em coleções textuais digitais, permitindo construir visões estratégicas e relevantes a partir do tratamento dessas bases com diferentes recursos computacionais e da Ciência da Informação para apoiar a Gestão do Conhecimento em organizações, especialmente aquelas de conhecimento intensivo. Produzir informação relevante e gerar conhecimento novo e estratégico é o grande desafio da mineração de textos. A presente Tese estuda tais questões a partir de avaliação da realidade organizacional de empresa do setor de energia elétrica de fonte nuclear: a ELETRONUCLEAR, uma vez que esta possui grandes bases de dados textuais relativas ao conhecimento de sua atividade fim - ou seja: a Experiência Operacional. Foi utilizada a ferramenta de mineração de textos Difbrain®, constatando-se sua adequação à geração de conhecimento novo e relevante pelo análise sinóptica dos conjuntos de documentos envolvidos. Considerando uma base de documentos textuais digitais a ferramenta realizou leituras inteligentes desses textos, com análise semântica, agrupamentos de textos comuns e inferências avançadas, utilizando para isso recursos metodológicos e computacionais vinculados às áreas de Recuperação da Informação e Inteligência Artificial. Tecnologias inteligentes são necessárias para acelerar a análise, examinando de forma automatizada os documentos e aferindo o que é efetivamente significativo para o usuário. A partir da análise sinóptica de um grupo de documentos foi possível descobrir relações importantes entre eles e que não seriam percebidas sem o uso da descoberta de conhecimento em bases textuais.
Datas de Publicação
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Publicação nesta coleção
05 Maio 2008 -
Data do Fascículo
Abr 2008
