Usando Grandes Modelos de Linguagem (GML) para Automatizar o Processo de Seleção de Artigos no Mapeamento Sistemático em Engenharia de Software

Silva, Filipe Rezende da

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dc.contributor.advisor	Mello, Carlos Eduardo Ribeiro de
dc.contributor.author	Silva, Filipe Rezende da
dc.date.accessioned	2026-05-14T23:26:14Z
dc.date.available	2026-05-14T23:26:14Z
dc.date.issued	2025-09-12
dc.identifier.citation	SILVA, Filipe Rezende da. Usando Grandes Modelos de Linguagem (GML) para Automatizar o Processo de Seleção de Artigos no Mapeamento Sistemático em Engenharia de Software. 71f. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, 2025.	pt_BR
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/unirio/15128
dc.description.sponsorship	n/a	pt_BR
dc.language.iso	Portuguese	pt_BR
dc.rights	openAccess	pt_BR
dc.title	Usando Grandes Modelos de Linguagem (GML) para Automatizar o Processo de Seleção de Artigos no Mapeamento Sistemático em Engenharia de Software	pt_BR
dc.type	masterThesis	pt_BR
dc.contributor.referee	Mello, Carlos Eduardo Ribeiro de
dc.contributor.referee	Barros, Márcio de Oliveira
dc.contributor.referee	Souza, Gleison dos Santos
dc.contributor.referee	Soares, Jorge de Abreu
dc.degree.department	CCET	pt_BR
dc.degree.grantor	Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro - UNIRIO	pt_BR
dc.degree.level	Mestrado Acadêmico	pt_BR
dc.degree.local	Rio de Janeiro,RJ	pt_BR
dc.degree.program	Programa de Pós-Graduação em Informática	pt_BR
dc.subject.cnpq	CIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA.CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO	pt_BR
dc.subject.en	Large Language Models (LLM)	pt_BR
dc.subject.en	Systematic Mapping	pt_BR
dc.subject.en	Software Engineering	pt_BR
dc.subject.en	Automation	pt_BR
dc.subject.en	Study Selection	pt_BR
dc.description.abstracten	his dissertation investigates the potential of Large Language Models (LLMs) to automate the study selection stage in Systematic Mappings within the field of Software Engineering. The manual selection process is often time-consuming and prone to human error due to the high volume of publications. The work proposes an approach based on LLMs to classify titles and abstracts according to predefined inclusion and exclusion criteria. Through comparative experiments, the research evaluates the precision and reliability of artificial intelligence compared to human researchers' work, demonstrating that automation can significantly speed up the review process without compromising the methodological rigor required for scientific studies.	pt_BR
dc.degree.country	Brasil	pt_BR
dc.description.sponsordocumentnumber	n/a	pt_BR
dc.description.abstractpt	Esta dissertação investiga o potencial dos Grandes Modelos de Linguagem (GMLs/LLMs) para automatizar a etapa de seleção de artigos em Mapeamentos Sistemáticos na área de Engenharia de Software. O processo de seleção manual é frequentemente moroso e propenso a erros humanos devido ao elevado volume de publicações. O trabalho propõe uma abordagem baseada em GMLs para classificar títulos e resumos de acordo com critérios de inclusão e exclusão pré-definidos. Através de experimentos comparativos, a pesquisa avalia a precisão e a fiabilidade da inteligência artificial em relação ao trabalho de investigadores humanos, demonstrando que a automatização pode acelerar significativamente o processo de revisão sem comprometer o rigor metodológico necessário para estudos científicos.	pt_BR
dc.subject.pt	Grandes Modelos de Linguagem (GML)	pt_BR
dc.subject.pt	Mapeamento Sistemático	pt_BR
dc.subject.pt	Engenharia de Software	pt_BR
dc.subject.pt	Automatização	pt_BR
dc.subject.pt	Seleção de Artigos	pt_BR