Resumen:
La era digital ha marcado un antes y un después en la comunicación global, siendo una de las más relevantes la facilidad de compartir información, cada día se publican artículos científicos que son aportes muy importantes para la comunidad y estar al tanto de dichos avances es esencial, sin embargo, al existir tantos documentos digitales, el obtener información puntual suele ser una tarea que demanda mucho esfuerzo y tiempo. Para el caso de estudio se tomó en consideración los problemas que presentan los investigadores del área de Biotecnología de la Universidad de las Fuerzas Armadas – ESPE, donde a través de un análisis exploratorio, se determinó que existe una inadecuada gestión manual de la información en artículos científicos sobre nanopartículas. Por esta razón, el proyecto tiene como propósito desarrollar un modelo machine learning para la gestión de artículos científicos a través del cual se puedan establecer patrones de información que aporten al conocimiento científico.
Este proyecto se elaboró basándose en la metodología Design Science Research (DSR) y por medio de este, se definió e implementó el modelo machine learning para la generación de patrones de comportamiento en las investigaciones relacionadas con nanopartículas. Finalmente, se realizó la validación del modelo utilizando métricas de evaluación de rendimiento de clasificadores en tareas de extracción de datos y, además, al poner en marcha el modelo se obtuvieron resultados positivos donde se contrastaron los datos arrojados por el modelo y las anotaciones extraídas manualmente, determinándose que el modelo puede ser utilizado como una herramienta de apoyo para las investigaciones en el campo de las nanopartículas.
