APLICAÇÃO DO MODELO GPT-4 PARA EXTRAÇÃO DE INFORMAÇÕES EM TESES DIGITALIZADAS

Autores

DOI:

https://doi.org/10.5281/zenodo.15507515

Palavras-chave:

Recuperação da Informação, Large Language Models, Modelo GPT-4, Digitalizações

Resumo

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Biografia do Autor

Daiane Procópio, Universidade Federal de Minas Gerais

Possui graduação em Biblioteconomia pela Universidade Federal de Minas Gerais (2013) e em Análise e Desenvolvimento de Sistemas pela Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais (2024). Mestrado em andamento em Gestão e Organização do Conhecimento pela Universidade Federal de Minas Gerais (2024-). Tem experiência na área de Ciência da Informação, com ênfase em Biblioteconomia, e Engenharia de Software.

Patrícia Nascimento Silva, Universidade Federal de Minas Gerais

Professora Adjunta no Departamento de Organização e Tratamento da Informação na Escola de Ciência da Informação (ECI) da Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG). Professora e Pesquisadora no Programa de Pós-Graduação em Gestão & Organização do Conhecimento (PPGGOC) ECI/UFMG. 

Renato Souza, Universidade Federal de Minas Gerais

Possui graduação em Engenharia Elétrica pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (1993), mestrado em Engenharia de Produção pela Universidade Federal de Santa Catarina (2000), doutorado em Ciência da Informação pela Universidade Federal de Minas Gerais (2005) e pós-doutorado em Semantic technologies for Information Retrieval - South Wales University, UK, sob supervisão de Douglas Tudhope, com bolsa do CNPQ. Foi professor e pesquisador na Fundação Getúlio Vargas, tendo atuado (2010-2021) na Escola de Matemática Aplicada (FGV/EMAp); e na Escola de Ciências Sociais (FGV/CPDOC) (2022-2025). É professor voluntário do corpo docente permanente da pós-graduacao da Escola de Ciência da Informação da Universidade Federal de Minas Gerais (2010-) e Lecturer da Universidade de Viena (2021-). Foi Visiting Fellow da University of South Wales (2009-2019), Pesquisador Adjunto Sênior da Universidade de Colúmbia (2015-2018), Pesquisador da Academia Austríaca de Ciências (2018-2021, 2024-) e Pesquisador da Donau-Universität Krems (2020-2021). É membro do Corpo Editorial do periódico "Knowledge Organization", dentre outros periódicos internacionais.

Referências

BAKTASH, J. A.; DAWODI, M. GPT-4: A Review on Advancements and Opportunities in Natural Language Processing. arXiv, 2305.03195v1, 2023. Disponível em: https://arxiv.org/abs/2305.03195. Acesso em: 17 dez. 2024.

CAPURRO, R.; HJØRLAND, B. O conceito de informação. Perspectivas em Ciência da Informação, Belo Horizonte, v. 12, n. 1, p. 148-207, jan./abr. 2007. Disponível em: https://www.scielo.br/j/pci/a/j7936SHkZJkpHGH5ZNYQXnC/?format=pdf&lang=pt. Acesso em: 23 abr. 2025.

CRESWELL, J. W.; CRESWELL, J. D. Projeto de pesquisa: métodos qualitativo, quantitativo e misto. 5. ed. Porto Alegre: Penso, 2021.

GIL, A. C. Como elaborar projetos de pesquisa. 7. ed. Barueri: Atlas, 2023.

INSTITUTO FEDERAL DO RIO GRANDE DO SUL. Centro Tecnológico de Acessibilidade. Ferramentas OCR – entenda o que são e sua relação com a acessibilidade. Bento Gonçalves: CTA, 17 dez. 2018. Disponível em: https://cta.ifrs.edu.br/ferramentas-ocr-entenda-o-que-sao-como-funcionam-e-qual-sua-relacao-com-a-acessibilidade/. Acesso em: 21 nov. 2024.

KALLENS, P. C.; KRISTENSEN-MCLACHLAN, R. D.; CHRISTIANSEN, M. H. Large Language Models Demonstrate the Potential of Statistical Learning in Language. Cognitive Science, v. 47, n. 3, 2023. Disponível em: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/epdf/10.1111/cogs.13256. Acesso em: 25 nov. 2024.

WEI, W. R.; HUANG, L.; WANG, J. J. Retrieval-Augmented Generation for LLM Applications: transforming search, recommendation, and AI assistants. Sebastopol, CA: O’Reilly, 2025.

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Publicado

2025-06-03

Como Citar

PROCÓPIO, D.; NASCIMENTO SILVA, P.; SOUZA, R. APLICAÇÃO DO MODELO GPT-4 PARA EXTRAÇÃO DE INFORMAÇÕES EM TESES DIGITALIZADAS. Fórum de Pesquisas Discentes do Programa de Pós-Graduação em Gestão e Organização do Conhecimento (FORPED PPGGOC), [S. l.], v. 6, n. 6, 2025. DOI: 10.5281/zenodo.15507515. Disponível em: https://forped.eci.ufmg.br/revista/forped/article/view/197. Acesso em: 19 abr. 2026.

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