El rápido crecimiento de la literatura científica en diferentes campos ha generado oportunidades y desafíos para investigadores, profesionales y legisladores. El acceso a amplios repositorios digitales facilita el descubrimiento de conocimiento. Sin embargo, el gran volumen, la complejidad y la variedad de textos científicos dificultan la extracción eficiente de información significativa. El Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) se ha convertido en un enfoque esencial para abordar este problema. Proporciona potentes herramientas para la minería de texto automatizada, el análisis semántico, el desarrollo de grafos de conocimiento y la visualización inteligente de datos académicos. Este número especial sobre » Aplicaciones del PLN para el Análisis, Descubrimiento y Visualización de Literatura Científica » tiene como objetivo presentar investigaciones innovadoras que exploran nuevos modelos de PLN, como el aprendizaje profundo, las arquitecturas basadas en transformadores y los métodos híbridos, para examinar y analizar documentos científicos. También destacará enfoques para el análisis de citas y coautoría, la predicción de tendencias, el modelado de temas, los sistemas de recomendación y las técnicas de visualización que permiten a los usuarios navegar fácilmente por grandes colecciones de trabajos académicos.
El objetivo es fomentar la colaboración entre informáticos, informáticos, lingüistas y expertos en la materia. Esto contribuirá al desarrollo de soluciones de PLN claras, interpretables y fáciles de usar. En definitiva, este Número Especial busca promover el uso del PLN para acelerar el descubrimiento científico, mejorar el acceso a la información y facilitar una mejor toma de decisiones en entornos de investigación e innovación.
Temas :
Invitamos a presentar artículos de investigación originales, artículos de revisión y estudios de casos sobre los siguientes temas (pero no limitados a):
- Minería de literatura científica
- Procesamiento del lenguaje natural en datos académicos
- Modelos basados en transformadores para el análisis de texto
- Representación semántica de artículos de investigación
- Construcción automatizada de gráficos de conocimiento
- Modelado de temas y análisis de tendencias
- Análisis de la red de citas
- Clasificación de documentos académicos
- Resumen del trabajo de investigación
- Sistemas de recomendación de literatura basados en IA
- Descubrimiento de conocimiento entre dominios
- Reconocimiento de entidades nombradas en textos científicos
- Análisis visual de macrodatos académicos
- Procesamiento de textos científicos multilingües
- IA explicable para el análisis de la literatura de investigación
