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O uso das ferramentas computacionais tem sido cada vez mais exigido para organizar, recuperar e compreender o crescente volume de dados. A comunicação científica tem contribuído, por meio de trabalhos formais e informais, para esse fenômeno; entretanto, a organização de uma grande coleção de documentos pode se tornar um processo lento e questionável quando realizado sem recursos tecnológicos. A modelagem de tópicos, por meio de algoritmos de aprendizagem de máquina, tem possibilitado organizar e resumir corpora de dados. A problemática da pesquisa é descobrir como se têm apresentado os temas das teses e dissertações produzidas pelo Programa de Pós-Graduação em Ciência da Informação da Universidade Federal de Minas Gerais. Busca-se identificar os tópicos de maior relevância do corpus de dados, constituído por documentos do tipo teses e dissertações desse programa de pós-graduação, assim como os termos de cada tópico e os pesos atribuídos a cada um desses termos. Na modelagem de tópicos, utilizou-se o modelo de alocação de Dirichlet latente, configurado para identificar 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18 e 20 tópicos junto ao corpus de dados, o que permitiu realizar o mapeamento científico dos documentos analisados. Os resultados com 14 tópicos foram mais coesos e apresentaram menos ruídos e, por isso, permitiram inferir os nomes dos tópicos de maneira mais segura e estabelecer correlações com as linhas de pesquisa do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Informação da Universidade Federal de Minas Gerais.