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Transinformação

Print version ISSN 0103-3786On-line version ISSN 2318-0889

Transinformação vol.28 no.1 Campinas Jan./Apr. 2016

http://dx.doi.org/10.1590/2318-08892016002800007 

Artigos Originais

Comparação do processo de categorização de documentos utilizando palavras-chave e citações em um domínio de conhecimento restrito

Comparison of document categorization process using key words and citations in a restricted knowledge domain

Magali Rezende Gouvêa MEIRELES1 

Beatriz Valadares CENDÓN2 

Paulo Eduardo Maciel de ALMEIDA3 

1Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais, Instituto de Ciências Exatas e Informática, Programa de Pós-Graduação em Informática. R. Walter Ianni, 255, São Gabriel, 31980-110, Belo Horizonte, MG, Brasil. Correspondência para/Correspondence to: M.R.G. MEIRELES. E-mail: <magali@pucminas.br>.

2Universidade Federal de Minas Gerais, Escola de Ciência da Informação, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Informação. Belo Horizonte, MG, Brasil.

3 Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais, Departamento de Computação, Laboratório de Sistemas Inteligentes. Belo Horizonte, MG, Brasil.

Resumo

O processo de categorização requer a extração de elementos representativos de um documento de modo que sua essência possa ser utilizada na identificação de similaridades e na geração de categorias. O objetivo deste trabalho é analisar as dificuldades e os resultados encontrados em dois processos diferentes de categorização de documentos de um domínio de conhecimento restrito, o primeiro, baseado no uso de palavras-chave e o segundo, na utilização de citações para representação dos documentos. Para exemplificar a utilização de diferentes atributos na representação dos documentos foram realizados dois experimentos. O pri-meiro utilizou um algoritmo de categorização baseado em palavras-chave. O segundo experimento gerou as categorias, utilizando Redes Neurais Artificiais, a partir das citações dos artigos. Em um domínio de conhecimento restrito, como o utilizado neste trabalho, foi possível evidenciar a dificuldade na formação de grupos que utilizam palavras-chave como atributo do processo de categorização devido à grande similaridade existente entre aquelas utilizadas pelos autores dos artigos. As citações podem ser, como mostrado no segundo experimento, um atributo alternativo e mais eficiente para esse processo. A formação de um grupo de artigos com um expressivo acoplamento bibliográfico e uma forte relação semântica comprovou a validade do método proposto. A presente pesquisa detalha a metodologia utilizada nos experimentos, mostrando a importância de uma criteriosa fase de pré-processamento para a confiabilidade das bases de dados. Este estudo pode contribuir com as pesquisas relacionadas à representação de documentos em processos de categorização e de recuperação de informação.

Palavras-chave: Análise de citação; Categorias; Inteligência artificial; Recuperação da informação; Representação da informação

Abstract

The categorization process requires the extraction of representative elements from a document so that its essence can be used to identify similarities among documents and generate categories. The objective of this study was to analyze the difficulties and results from two different processes of document categorization in a restricted knowledge domain. The first one was based on the use of keywords and the second was based on the use of citations for document representation. To illustrate the use of different attributes in document representation, two experiments were conducted. The first one used a categorization algorithm based on keywords. The second experiment generated categories, using Artificial Neural Networks, from the citations of the articles. In the restricted knowledge domain, as used in this study, it was difficult to form groups that use keywords as attributes of the categorization process due to the great similarity of keywords used by the authors. The citations can be, as shown in the second experiment, an alternative and more efficient attribute for the categorization process of these documents. The formation of a set of articles with significant bibliographic coupling and a strong semantic relationship validated the method proposed. The article details the methodology used in the experiments, showing the importance of careful pre-processing phase for the reliability of the databases. This study may contribute to the research related to the representation of documents in categorization processes and information retrieval.

Keywords : Citation analysis; Categories; Artificial inteligence; Information retrieval; Information representation

Introdução

O processo de categorização é um processo natural do ser humano que busca, na criação de grupos, um modo de organizar as informações e simplificar suas interações com o mundo. Segundo Nicolelis (2011), a busca incessante do indivíduo por conhecimento é caracterizada por sua própria história evolutiva, por seu estado dinâmico global a cada momento no tempo e pelas representações internas que ele mantém do corpo e do mundo. Fazendo associações de tudo que lhe parece novo aos grupos de imagens e conceitos já estabelecidos, o indivíduo é capaz de reorganizar as estruturas já con-cebidas e entender com mais simplicidade o ambiente que o cerca.

Com a participação crescente da Internet na vida dos usuários dos sistemas computacionais, o interesse pelo desenvolvimento de ferramentas que pudessem organizar e recuperar uma coleção de documentos dis-ponível em meio digital tornou-se cada vez maior. A categorização é a tarefa de agrupar entidades rela-cionadas; já o processo de classificação associa uma enti-dade a um dos grupos previamente definidos na cate-gorização. As Redes Neurais Artificiais (RNA), que também podem ser utilizadas nesses processos, são modelos matemáticos inspirados nas estruturas neurais biológicas, as quais adquirem conhecimento por meio de um pro-cesso de aprendizado e utilizam as forças de conexão existentes entre os neurônios, conhecidas como pesos sinápticos, para armazená-lo (Haykin, 1994). A capacidade do cérebro de guardar conhecimento, reorganizando e alterando as forças de conexão entre os neurônios, tem inspirado pesquisadores a desenvolver e aprimorar o funcionamento das RNA.

Os processos de categorização podem utilizar diferentes atributos para identificar similaridades entre os documentos e a cada escolha de atributo estão as-sociadas diferentes considerações. Em alguns domínios de conhecimento restrito a utilização de palavras-chave pode se tornar um obstáculo ao processo de geração de grupos, visto que muitos dos artigos apresentam pa-lavras-chave semelhantes ou relacionadas, o que dificulta a identificação de características que possam diferenciar e criar os grupos. Este trabalho avalia, em um domínio de conhecimento restrito, as dificuldades encontradas e os resultados gerados por processos de categorização que utilizam palavras-chave e citações. A fase de pré--processamento dos dados utilizados é detalhada, ressal-tando sua importância para a confiabilidade das análises posteriores.

A fundamentação teórica do trabalho, destaca as características e as dificuldades encontradas nos pro-cessos de categorização que usam palavras-chave e citações na representação dos documentos. O tópico procedimentos metodológicos, apresenta a metodologia utilizada, definindo o corpus empírico e ressaltando a fase de pré-processamento de dados e aquelas relacionadas aos experimentos práticos realizados. A discussão dos resultados e as conclusões são colocadas nas seções finais.

Toda informação precisa ser representada para, posteriormente, ser recuperada. O primeiro passo inclui a extração de alguns elementos do documento ou a atribuição de características ao mesmo de modo que sua essência possa ser capturada e apresentada ao usuário. Segundo Chu (2003), este é um processo que envolve desafio, complexidade e sutileza. A categorização é o processo utilizado para descrever a informação por meio de categorias.

Representação de documentos por meio de palavras

Segundo Croft et al. (2010), as configurações das ferramentas de busca refletem a aplicação para a qual foram designadas. Além do processo de busca, o proces-so de indexação desempenha um papel importante na construção da ferramenta. Este define a estrutura que será utilizada na busca, basicamente composta pela aquisição e processamento do texto e pela criação dos índices. Para composição desses índices, além de pala-vras, podem ser usadas frases ou expressões, nomes de pessoas, datas e links em uma página da web relacionados ao documento. Algumas palavras especiais são conside-radas por alguns autores, em casos específicos, suficientes para distinguir certo documento de outro (Lensu & Koikkalainem, 1999). Na tentativa de capturar o contexto em que as palavras estão inseridas, a representação de documentos também pode ser realizada extraindo-se as principais ideias de tais documentos (Phuc & Hung, 2008) ou ainda as frases que possam substituir um conjunto de palavras (Bakus et al., 2002).

Kim et al. (2008) classificam os itens dos docu-mentos a serem analisados como estruturados e não estruturados. Itens estruturados estão associados a uma determinada representação e apresentam o mesmo for-mato em um mesmo tipo de documento. Tomando-se o exemplo de uma patente, que é um documento rico em informações e muito explorado em processos de categorização e de classificação, os itens estruturados são campos como autores e afiliações, número da patente, data de aplicação, data de publicação e palavras-chave. Os itens não estruturados têm o formato de texto livre e são diferentes em tamanho e conteúdo. Em patentes, estes itens são campos de resumo, reivindicações e des-crição da invenção. Em alguns estudos relacionados à classificação de patentes apenas uma das classes de itens é utilizada. Richter e MacFarlane (2005) descrevem a utilização de metadados para a classificação desse tipo de documento e utilizam, como atributos do processo, códigos de classificação, inventores e nomes dos autores. Kim et al. (2008) apresentam um mapa de patentes que considera ambos os aspectos para a classificação, ava-liando as palavras-chave, que vêm de um item estrutu-rado, e a frequência com que são apresentadas no texto, um campo não estruturado. O objetivo da análise do mapa de patentes é identificar as tecnologias emergen-tes e prever as possíveis áreas de desenvolvimento. Lee et al. (2009) utilizaram palavras-chave para criar os mapas de patentes e identificar as áreas com baixa densidade de invenções e, assim, definir potenciais campos para criação de novas tecnologias.

Os processos de categorização e de classificação são utilizados como ferramentas de apoio à recuperação de informação. Algumas pesquisas relatam a frustração dos usuários com a qualidade dos documentos recupe-rados e associam esse resultado a uma formulação inefi-ciente da pergunta de busca. Kajanan et al. (2014) pro-põem um método para fornecer consultas baseadas em textos fornecidos pelo usuário. Esse é um método que deve ser utilizado quando já se identificou um conjunto relevante de textos que podem ser usados na imple-mentação do método. Segundo esses autores, existem evidências conclusivas as quais comprovam que, geral-mente, falta efetividade na formulação da busca, resul-tando em repetidas reformulações da mesma. Algumas razões citadas estão relacionadas ao fato de que as pri-meiras pesquisas são, frequentemente, realizadas em domínios pouco conhecidos e, portanto, não se sabe quais termos melhor capturam a essência dos tópicos de interesse. Além disto, os pesquisadores tendem a utili-zar termos de busca que são ou muito genéricos ou muito específicos.

A utilização das palavras como representação te-mática dos documentos pode apresentar problemas relacionados às propriedades linguísticas das mesmas (Smeaton, 1991; Kuramoto, 2002). Algumas das dificul-dades encontradas são enumeradas a seguir:

Polissemia

palavras que apresentam diferentes significados dependendo do domínio de conhecimento no qual estão inseridas

Sinonímia

duas palavras designando o mesmo significado

Combinação de palavras em ordem diferente

a ordem pode alterar o sentido da expressão.

Kuramoto (2002) ressaltou ainda que as palavras extraídas automaticamente podem substituir inadequa-damente os descritores, porque, ao serem isoladas de um texto, deixam de ter o valor atribuído pelo autor ao redigir o documento. O descritor torna-se uma unidade da língua, um vocabulário de designação genérica, e deixa de ser, como desejado, uma unidade do discurso relacionada à realidade do autor.

Representacão de documentos por meio de citações

Segundo Borgman e Furner (2002), a análise de citações é a abordagem bibliométrica mais conhecida entre os métodos matemáticos e estatísticos que estu-dam e analisam eventos relacionados a variáveis quanti-ficáveis na produção escrita. Ela identifica a relação de um documento com outro independentemente da pre-sença de termos iguais nos mesmos. Os resultados obti-dos pela aplicação da análise de citações têm confirmado a importância do método para avaliar a produtividade e as tendências da literatura científica no tempo e no espa-ço físico, mapeando, em alguns casos (Andrade & Jung, 2013), a frente de pesquisa de específicas áreas de conhecimento.

Acoplamento bibliográfico e co-citação são exemplos de estudos na avaliação de similaridades de documentos como mostrado na Figura 1. O grau do aco-plamento bibliográfico existente entre A e B é resultado da frequência com que os documentos são citados simultaneamente por A e B, como no caso de C. O foco da análise do estudo de co-citação está nos documentos citados e é resultado da frequência com que E e F são citados, por exemplo, por D (Lai & Wu, 2005). Uma diferença relevante entre os dois estudos é a tempo-ralidade relativa. Os documentos cujo grau de acopla-mento bibliográfico é avaliado são mais recentes que suas citações. Por outro lado, o foco do estudo de co-citação está nos citados e, portanto, anteriores àqueles que os citam.

Figura 1 Exemplos de acoplamento bibliográfico e co-citação. Fonte: Lai e Wu (2005). 

De acordo com Hjorland (2008), o acoplamento bibliográfico foi introduzido por Kessler, em 1963, e a análise de co-citação foi sugerida, independentemente, por Marshakova e Small ambos em 1973. Kessler (1963), em seus experimentos, encontrou um alto grau de correlação semântica entre os documentos agrupados usando o critério de acoplamento bibliográfico. Marshakova (1973) entendeu que a análise por co-citação utiliza lógica oposta àquela usada pelo acoplamento bibliográfico. Small (1973) concluiu que a análise por co-citação gera uma ferramenta para monitorar o desen-volvimento de campos científicos e para avaliar o grau de relacionamento entre documentos específicos. Mes-mo que muitos autores reconheçam as citações como fonte de informação para o estudo da inovação e da mu-dança tecnológica, é importante frisar que a análise das mesmas, utilizada na identificação de pesquisas emer-gentes, precisa considerar as diferenças de tempo que, muitas vezes, os documentos levam para ser citados.

Muitos aspectos devem ser levados em conta ao se optar pela classificação de documentos pelas citações. Macias-Chapula (1998) destaca que, para os sociólogos, as mesmas só podem ser compreendidas se as condições sociais que predispõem os cientistas a realizá-las forem analisadas. Alvarenga (1998) ressalta que as críticas à utilização de técnicas bibliométricas não se restringem à sua abordagem quantitativa, mas estendem-se, também, às suas vinculações com possíveis tendências de pesqui-sas consideradas legitimadoras de ideologias domi-nantes, em que se privilegiam os meios em detrimento dos fins. MacRoberts M.H. e MacRoberts B.R. (1989) rela-tam dificuldades, como o elevado número de autocita-ções em um documento e o fato de que citações afirma-tivas e negativas são tratadas sem distinção.

Considerando-se, novamente, o exemplo de pa-tentes, é possível afirmar que pelo menos um tipo de relacionamento pode ser determinado pelo emprego de análise de citações. Se uma patente é muito citada, então, é, possivelmente, o fundamento para as citantes (Fujii et al., 2007). Muitos autores têm apresentado propostas de classificação de patentes utilizando co-citação (Liu & Shih, 2011). Outros têm reconhecido as citações como uma fonte de informação para associar invenções e cientistas, por meio do acoplamento bibliográfico existente entre os documentos, para estudar o desenvolvimento tecnológico de uma área específica do conhecimento (Hall et al., 2002) e para estimar o valor econômico deste tipo de documento (Sapsalis et al., 2006).

Mesmo que as motivações dos autores para citar outros trabalhos possam ser diferentes de pessoa para pessoa, as citações estão relacionadas ao que os autores, nesse contexto, escolheram para representar as suas respectivas publicações. Elas podem, ainda, ser decom-postas em títulos e autores, criando uma fonte rica para a representação do documento (Chu, 2003).

Procedimentos metodológicos

Para comparar a eficiência dos processos de cate-gorização utilizando palavras-chave e citações, foram realizados dois experimentos com uma base de testes. Esta foi formada por 200 artigos de um domínio de conhecimento restrito publicados entre 2001 e 2010. Utilizou-se a busca avançada da Biblioteca Digital IEEE Xplore e os artigos selecionados continham a expressão "neural network" nos títulos. Foram escolhidos, a partir da definição do ano, os 20 primeiros artigos publicados no periódico IEEE Transactions on Neural Networks com acesso ao texto completo e cujas citações apresentassem todos os dados exigidos para o cadastramento da base relacionada. As referências dos artigos selecionados so-maram um total de 6.015 e os artigos geraram um grupo de 661 palavras-chave selecionadas pelos próprios autores.

Duas bases de dados foram geradas: a primeira, contendo as informações relativas aos artigos e, a segun-da, aquelas relativas às citações dos mesmos. Ao se utili-zar, na representação dos documentos, atributos as-sociados às palavras-chave ou às citações, é preciso lidar com as inconsistências encontradas no próprio campo das palavras-chave e nos títulos desses documentos, bem como nos títulos e autores das citações. A etapa de pré-processamento deste trabalho envolveu desde a identificação de dados incorretos, utilizando um progra-ma na linguagem Java, até o ajuste manual dos dados, tomando-se como referência as informações contidas na Biblioteca digital IEEE Xplore.

O primeiro experimento utilizou o software Tana-gra e as palavras-chave dos artigos da base de teste como atributo do processo de categorização. O arquivo utiliza-do na entrada do Tanagra possuía a informação da pre-sença ou da ausência das 661 palavras-chave presentes nos 200 artigos escolhidos. Foram selecionados os pro-cessos que geravam de três a 20 categorias.

Para avaliar a frequência com que estas palavras predominantes nos grupos gerados pelo experimento eram encontradas nos campos correspondentes dos artigos da base de dados, foi utilizado um algoritmo ba-seado na análise de n-gramas. Uma sequência específica de n letras ou palavras em um documento é denominada n-grama (Croft et al., 2010). A frequência com que essas sequências são encontradas nos documentos tem sido objeto de análise em diferentes problemas e domínios, tais como sumarização de texto, a detecção de erros de ortografia e correção e a categorização automática de textos (Tomovic et al., 2006). A partir da frequência com que uma dada sequência de palavras é encontrada em um conjunto de documentos é possível, por exemplo, extrair expressões para representá-los e identificar, posteriormente, similaridade semântica entre eles.

O segundo experimento utilizou um método de categorização baseado em RNA e as citações destes 200 artigos como atributo do processo. A proposta era cate-gorizá-los, agrupando-os pelo grau de acoplamento bibliográfico existente entre eles. Foi utilizado o toolbox Neural Network, do software Matlab (Matrix Laboratory), que emprega as redes Self Organizing Maps (SOM). Estas, utilizadas em processos de categorização (Braga et al., 2000), são estruturas não supervisionadas que possuem capacidade de auto-organização. São mais semelhantes às estruturas neurobiológicas do que aquelas que utili-zam informações fornecidas por um supervisor, deno-minadas supervisionadas. A partir do instante em que a rede identifica regularidades entre os dados de entrada, ela desenvolve uma habilidade para gerar representações internas para codificar as características de entrada e criar novos grupos automaticamente.

Assim, a presença ou a ausência de cada uma das 6.015 citações dos 200 artigos selecionados para a base de testes foi o atributo binário utilizado pela RNA no processo de categorização (Meireles et al., 2014). Para ge-rar o arquivo de entrada da RNA, cada uma das citações recebeu um código numérico durante o cadastramento da base de testes. Esse código, presente na representação do artigo, definia a presença da citação no mesmo. Para garantir que cada uma delas estivesse cadastrada com um único código numérico, mesmo que referenciada por artigos distintos, foi elaborado um programa na lingua-gem Java para identificar as duplicidades e, de modo apropriado, conciliar as referências em uma base de dados final para ser utilizada pela RNA (Meireles, 2012).

A categorização utilizando palavras-chave

Na maioria das topologias utilizadas, os artigos se concentraram em um único grupo, o que se justifica por se tratar de uma base de dados de um domínio espe-cífico de conhecimento. Foi selecionada para análise a topologia que gerava 13 grupos de artigos. Nela, a maioria dos 200 artigos foi distribuída em quatro grupos, denominados Grupo A, Grupo B, Grupo C e Grupo D. A Tabela 1 apresenta as características dos mesmos e as palavras-chave que predominavam nos artigos agrupa-dos em cada um deles.

Tabela 1 Características dos quatro principais grupos gerados na topologia de 13 categorias. 

Fonte: Meireles (2012).

Como um dos critérios utilizados para a composi-ção da base de dados era a presença da expressão "neural network" nos títulos dos artigos, grande parte deles apresentava a mesma como palavra-chave, o que justifica o maior número de artigos reunido no Grupo A. Porém, nem todos eles apresentavam essa expressão. Existem palavras comuns entre os artigos que os relacionam e, de algum modo, justificam a criação do grupo.

Para validar os resultados apresentados neste experimento, a palavra-chave foi utilizada como unidade de n-grama pelo algoritmo que apresentou a frequência com que as mesmas foram utilizadas pelos autores. A frequência com que as palavras-chave relacionadas às encontradas pelo software Tanagra são utilizadas pelos autores dos artigos da base de dados é apresentada na Tabela 2.

Tabela 2 Frequência com que as palavras-chave foram encontradas nos artigos. 

Fonte: Elaborado pelos autores (2014).

As palavras-chave predominantes nos grupos do experimento realizado com o software Tanagra são muito utilizadas pelos autores dos artigos, conforme comprova a última coluna da tabela. A análise de 2-gramas con-firmou que, mesmo não estando presente em todos os textos, a expressão "neural networks", no plural, foi utilizada 118 vezes no campo de palavras-chave, e a "neural network", 88. Em alguns casos, essas duas palavras esta-vam associadas a expressões do tipo "delayed neural networks", "recurrent neural network", "discontinuous neural networks", "graph neural networks", "recursive neural networks", dentre outras. A grande frequência de apresen-tação da expressão no campo de palavras-chave justifi-ca o fato de que os outros grupos gerados no experimen-to, significativamente menores, também eram caracte-rizados por palavras-chave derivadas dessa expressão principal.

A categorização realizada por RNA utilizando as citações dos artigos

Para gerar as categorias, a RNA utilizou as infor-mações contidas na base de dados pré-processada. De-pois de ajustar alguns parâmetros da RNA e variar sua topologia, que está associada ao número de neurônios da camada de saída, optou-se por definir saídas que gerassem 4, 9, 10, 12, 16, 25 e 36 categorias de artigos. O objetivo dessa variação era verificar se, alterando o número de grupos criados na saída da RNA, os mesmos documentos continuariam agrupados. Foram escolhidas as quatro topologias que apresentavam artigos con-centrados no mesmo número de grupos. Aquelas que geravam 10, 12, 16 e 25 categorias concentravam a maioria dos artigos em 7 grupos. Essa opção foi realizada na expectativa de que, concentrando os documentos no mesmo número de grupos, a RNA estivesse mantendo, nesses grupos, os mesmos documentos. A Figura 2 su-mariza o método. As topologias associadas ao número de categorias geradas são designadas pelas letras TP na Figura 2. O termo genérico TPxx representa as topologias TP12, TP16 e TP25, também, utilizadas no experimento.

Figura 2 Representação do método de categorização utilizando citações e Redes Neurais Artificiais. Fonte: Elaborado pelos autores (2014). Nota: TP: Topologias; TPxx: Topologia genérica. 

A análise dos resultados gerados pelo método encontrou, em um dos grupos criados pela RNA no con-junto final de categorias, seis artigos com um grande nú-mero de citações em comum. Cada dois dos seis artigos possuíam de 7 a 21 citações em comum, apresentando um alto nível de acoplamento bibliográfico.

Resultados e Discussão

Como a escolha da base de dados deste trabalho restringiu o domínio de pesquisa - limitando a seleção dos artigos de um periódico especializado àqueles que apresentassem a expressão "neural network" em seus títulos -, o grande grupo encontrado pelo software Tanagra apresentava essa expressão como palavra-chave predominante. A análise de 2-gramas confirmou que as expressões "neural networks" e "neural network" somadas foram utilizadas mais de 200 vezes no campo de palavras--chave. Nem sempre a expressão foi utilizada pelos autores, mas surgiu, em muitos casos, associada a outras. Isso justifica a dificuldade do software em identificar dife-renças no processo de categorização, criando, então, um grande grupo formado por 141 artigos. Por outro lado, a análise da frequência de ocorrência das palavras-chave predominantes nos grupos do primeiro experimento comprova que essas palavras são muito utilizadas pelos autores dos artigos da base de testes.

O segundo experimento, que utilizava a presença das citações dos artigos como atributo de categorização, conseguiu identificar, dentre os grupos gerados pela RNA, um conjunto de seis artigos que, além de apresentar um significativo grau de acoplamento bibliográfico, também apresentava uma forte relação semântica, comprovada pela especificidade dos temas abordados e do expressivo número de palavras-chave em comum. O método é, en-tretanto, como discutido no referencial teórico (MacRoberts M.H. & MacRoberts B.R., 1989; Alvarenga, 1998; Macias-Chapula, 1998), limitado por várias restrições práticas. Muitas vezes, os autores não estão cientes da relevância de associar o seu documento a outro pelo grau de aco-plamento bibliográfico e podem até omitir deliberada-mente algumas referências.

Os artigos encontrados no segundo experimento não foram identificados como pertencentes à mesma categoria do primeiro. Como já destacado na introdução deste texto, em domínios específicos de conhecimento, grande parte dos artigos apresenta palavras-chave semelhantes ou relacionadas, dificultando a identificação de características que possam diferenciar as categorias quando o atributo de categorização é a palavra-chave. Os estudos que ilustram a utilização de análise de cita-ções usam, como neste trabalho, um corpus de um domí-nio de conhecimento restrito. A efetividade do método reside na oportunidade de se identificar o relaciona-mento de documentos, independentemente da presen-ça de termos iguais, abrindo-se a possibilidade de se obter informação, como discutido no exemplo de paten-tes no referencial teórico (Hall et al., 2002), para o estudo do desenvolvimento tecnológico de uma área específica de pesquisa. O fato de que uma patente cita outra deve ser um indicativo de que o conhecimento flui entre os dois documentos. Neste trabalho, a comparação realiza-da e a constatação de diferenças nas categorias resul-tantes, sugere a possibilidade de utilização da citações como um complemento ao processo de categorização que utiliza palavras-chave.

Conclusão

Na presente pesquisa, a edição e a limpeza dos dados consumiram grande parte do tempo dedicado à fase de pré-processamento. A base de dados foi cons-truída a partir de informações extraídas de textos dispo-níveis na Internet e os códigos em html, utilizados para a apresentação de acentos ou expressões alfanuméricas, foram substituídos para que, tanto o programa que pre-parava os dados para a entrada da RNA quanto o software que utilizava as palavras-chave como atributo, pudessem processar corretamente os dados. O trabalho de edição exigiu que fossem uniformizadas as palavras constantes nos títulos dos trabalhos e campos de palavras-chave, que se apresentavam, em alguns casos, no singular, em outros, no plural ou com o acréscimo de aspas ou de hífens. Foram identificadas ausências e simplificações de palavras e nomes de autores. Os erros e inconsistências presentes em uma base de citações podem gerar um cálculo incorreto de índices associados à citação, como os descritos neste trabalho, e nos processos de categori-zação e recuperação de informação que utilizam essas bases de dados.

Os resultados experimentais encontrados confir-mam que a escolha do atributo utilizado no processo de categorização deve considerar a natureza da base de da-dos e os recursos disponíveis ao pesquisador. No caso deste trabalho, a base de dados construída a partir de um domínio de conhecimento restrito dificulta a forma-ção de grupos que utilizam palavras-chave como variável do processo de categorização, devido à grande simi-laridade existente entre as palavras selecionadas pelos autores dos artigos. Como existe uma grande repetição, confirmada pela análise da frequência com que foram utilizadas pelos autores, o processo de categorização por palavras-chave mostrou-se pouco eficiente para gerar grupos de artigos especificamente relacionados em um domínio de conteúdo tão restrito. As questões associadas à escalabilidade podem ser exploradas em um estudo futuro, discutindo-se a possibilidade de categorizar um grupo maior de documentos e implementando os méto-dos discutidos em uma base de dados com caracte-rísticas distintas.

Em um domínio de conhecimento específico, a categorização de artigos utilizando citações pode ser considerada uma importante alternativa. As pesquisas de acoplamento bibliográfico vêm sendo explorados com o objetivo de avaliar a similaridade entre os docu-mentos e têm sido reconhecidos como fonte de informa-ção para o estudo da inovação e do desenvolvimento de uma área específica do conhecimento. As razões que levam um autor a selecionar um trabalho e relacioná-lo em sua lista de citações serão sempre difíceis de explicitar. Mas, mesmo considerando a limitação prática relaciona-da à possibilidade de que as citações possam ser tenden-ciosas ou preconcebidas, elas podem se tornar uma importante fonte de informação nos processos de repre-sentação de documentos e, consequentemente, nos de categorização e de recuperação de informação.

Agradecimentos

Pelo apoio financeiro da Coordenação de Aper-feiçoamento de Pessoal de Nível Superior (Processo BEX 18208-12-6).

Referências

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Received: March 26, 2014; Revised: February 25, 2015; Accepted: March 25, 2015

Colaboradores Todos os autores contribuíram na concepção e desenho do estudo, análise de dados e redação final.

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