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Quinta-feira, 28 de Abril de 2016

Organização do Conhecimento

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Renato Rocha Souza  prepara uma edição sobre novas tendências na organização do conhecimento

 

 

Call for Papers: Special Issue on New Trends for Knowledge Organization

The knowledge organization landscape is rapidly changing, and there are both theoretical and methodological gaps inherent to the absorption of these novelties in our field. In this Special Issue, we are aiming at building conceptual bridges between new research areas and the traditional theories, methodologies and instruments of knowledge organization. We invite submissions of both conceptual and empirical papers that take into account the existing K.O. literature and offer new insights into the following topics:

  • Machine learning/statistical learning: combining strengths of computer science, statistics and optimization to deliver tools that can be applied (broadly) to construct predictive models or extract hidden features in the data. Can be used for KO tasks such as automatic classification, topic modeling, document clustering, etc.;
  • Natural language processing: encompasses many tasks, as large corpora management, metadata extraction,  text tokenization and stemming, part of speech tagging, named entity recognition, sentiment analysis, lexicography, semiautomatic vocabulary building, text mining, text statistics, etc.;
  • Visualization: new techniques of information visualization, including text, image and sound processing. It is applied to knowledge organization tasks mainly in the development of user interfaces, web applications, exploratory data analysis, domain eliciting, cluster analysis, concept maps, self-organizing maps, etc.;
  • Ontology and Reasoning: beyond the fact of being taken as "vocabularies on steroids", ontologies shall be comprehended as versatile knowledge organization systems capable of representing rich relationship structures and also allow reasoning and the construction of knowledge bases. Papers in this subject should provide foundations for the best practices in using ontological engineering for knowledge organization tasks;
  • Big Data: address knowledge organization challenges due to the huge increase in volume, and the diversification in the variety and sheer velocity of data creation. Discuss approaches to how information with those characteristics should be organized, dealing with success cases and possible pitfalls.
publicado por antonio.regedor às 15:01
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