Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2014 |
| Autor(a) principal: |
Souza, Alan Pinto |
| Orientador(a): |
Heuser, Carlos Alberto |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
eng |
| Instituição de defesa: |
Não Informado pela instituição
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Palavras-chave em Inglês: |
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| Link de acesso: |
http://hdl.handle.net/10183/108005
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Resumo: |
A maioria dos artigos científicos estão disponíveis no formato PDF. Este padrão permite a geracão de metadados que são inclusos dentro do documento. Porém, muitos autores não definem esta informação, fazendo esse recurso inseguro ou incompleto. Este fato tem motivado pesquisa que busca extrair metadados automaticamente. A extração automática de metadados foi classificada como uma das tarefas mais desafiadoras na área de engenharia de documentos. Este trabalho propõe Artic, um método para extração de metadados de artigos científicos que aplica um modelo probabilístico em duas camadas baseado em Conditional Random Fields. A primeira camada visa identificar as secões principais com possíveis metadados. Já a segunda camada identifica, para cada secão, o metadado correspondente. Dado um PDF contendo um artigo científico, Artic extrai título, nome dos autores, emails, afiliações e informações sobre a conferência onde o paper foi publicado. Os experimentos usaram 100 artigos de conferências variadas. Os resultados superaram a solução estado-da-arte usada como baseline, atingindo uma precisão acima de 99%. |
