Indexação automática por atribuição de artigos científicos em português da área de Ciência da Informação

Bandim, Marcio Aercio Silva; Corrêa, Renato Fernandes

doi:10.1590/2318-0889201931e180004

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“…Este trabalho tem como ponto de partida a comparação de dois sistemas de indexação automática por atribuição multilíngue: SISA e MAUI. A escolha em pesquisar sistemas de indexação automática por atribuição se deu pela mesma permitir o controle terminológico e uso de tesauro na indexação e recuperação da informação CORREA, 2019). O SISA (Sistema de Indexação Semiautomático) foi desenvolvido na Espanha, sendo inicialmente proposto para a área de Biblioteconomia e Documentação.…”

Section: Introductionunclassified

Sistemas de Indexação automática por atribuição: uma análise comparativa

Silva

Corrêa

2020

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Objetivo: Analisa comparativamente dois sistemas de indexação automática por atribuição multilíngue: SISA e MAUI. O SISA (Sistema de Indexação Semiautomático) foi desenvolvido na Espanha, sendo inicialmente proposto para a área de Biblioteconomia e Documentação. Trata-se de um sistema especialista que indexa de forma automática seguindo um tesauro e regras predeterminadas de indexação com base na frequência e posição dos termos. O MAUI (Multi-purpose Automatic Topic Indexing) é um sistema de origem neozelandesa que apresenta a especificidade de utilização de um tesauro e algoritmo de aprendizagem de máquina para gerar modelo a partir de resultados da indexação intelectual, sendo os termos representados por características estatísticas. Método: A pesquisa se classifica como exploratória e bibliográfica, onde o método utilizado para construção deste trabalho foi o estudo comparativo baseado na análise de conteúdo das publicações científicas contendo relatos de experiência na aplicação dos sistemas. As etapas da pesquisa consistiram em descrever e comparar as características de cada sistema, levantando informações acerca de como são processados os documentos, como é feita a extração e seleção dos termos que resulta nos descritores propostos por cada sistema, e contextos de aplicação. Resultado: Como resultados aponta-se as abordagens, as principais operações, os recursos utilizados por cada sistema durante o processamento da indexação automática, bem como os contextos de uso e qualidade alcançada nos resultados. Conclusões: O trabalho contribui para os estudos na temática indexação automática no aprofundamento da discussão sobre características descritivas e comparativas associadas aos métodos e técnicas implementadas nos sistemas analisados.

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Sistemas de Indexação automática por atribuição: uma análise comparativa

Silva

Corrêa

2020

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Indización automática de artículos científicos sobre Biblioteconomía y Documentación con SISA, KEA y MAUI

Gil-Leiva

Ortuño²,

Corrêa³

2022

revespdoccient

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Este artículo evalúa los sistemas de indización automática SISA (Automatic Indexing System), KEA (Keyphrase Extraction Algorithm) y MAUI (Multi-Purpose Automatic Topic Indexing) para averiguar cómo funcionan en relación con la indización realzada por especialistas. El algoritmo de SISA se basa en reglas sobre la posición de los términos en los diferentes componentes estructurales del documento, mientras que los algoritmos de KEA y MAUI se basan en el aprendizaje automático y las frecuencia estadística de los términos. Para la evaluación se utilizó una colección documental de 230 artículos científicos de la Revista Española de Documentación Científica, publicada por el Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC), de los cuales 30 se utilizaron para tareas formativas y no formaban parte del conjunto de pruebas de evaluación. Los artículos fueron escritos en español e indizados por indizadores humanos utilizando un vocabulario controlado en la base de datos InDICES, también perteneciente al CSIC. La indización humana de estos documentos constituye la referencia contra la cual se evalúa el resultado de los sistemas de indización automáticos, comparando conjuntos de términos usando métricas de evaluación de precisión, recuperación, medida F y consistencia. Los resultados muestran que el sistema SISA funciona mejor, seguido de KEA y MAUI.

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O processo de construção do corpus de referência em Ciência da Informação

Silva

Corrêa

2019

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Mais informações da obra no final do artigo RESUMOObjetivo: O presente trabalho propõe e aplica um percurso metodológico para a construção de corpus de referência na área de Ciência da Informação. Método: A metodologia da pesquisa pode ser classificada como exploratória, empírica e estudo de caso. Para a pesquisa foi delimitado o uso do corpus composto por 60 artigos selecionados por Souza (2005) e a adoção do Tesauro Brasileiro de Ciência da Informação (TBCI) como linguagem de indexação. O percurso metodológico proposto consistiu da adaptação de um modelo colaborativo de indexação social, assim como a elaboração de uma política de indexação social e a configuração e uso de um software para a construção de uma folksonomia assistida por grupos de usuários. A folksonomia assistida foi então analisada visando à compilação do corpus de referência. Resultado: O modelo colaborativo de indexação social foi obtido por meio da configuração da plataforma de gerenciamento de coleção denominada Tainacan, mais especificamente na configuração e preparação de uma coleção no software. Foi desenvolvida uma política de indexação social assistida e houve instrução aos grupos de usuários indexadores de forma a guiá-los no processo de indexação. A análise da folksonomia resultante se deu mediante comparação dos termos com as palavras-chave dos autores e com termos do TBCI, permitindo a posterior correção e exclusão de termos inadequados na compilação do corpus. Conclusões: Conclui-se que o percurso metodológico proposto se mostra eficaz na construção de corpus de referência no âmbito da Ciência da Informação.PALAVRAS-CHAVE: Folksonomia assistida. Indexação social. Modelo colaborativo de indexação social. Política de indexação social. Ciência da Informação. ABSTRACTObjective: This work aims to propose and apply a methodological approach for the construction of a reference corpus for Information Science area. Methods: The research methodology is exploratory, empirical and case study. For the research was delimited the use of the corpus of 60 articles selected by Souza (2005), and the Tesauro Brasileiro de Ciência da Informação (TBCI) as indexing language. The methodological approach consists of the adaptation of a collaborative model of social indexing, the elaboration of a policy of social indexing, and the configuration and use of software as steps for the construction of an assisted folksonomy. After this, the analyses of the constructed assisted folksonomy and the compilation of the reference corpus are the last steps.Results: The collaborative model of social indexing results of the configuration of the collection management platform called Tainacan, more specifically in the configuration and preparation of a collection in the software. An assisted social indexing policy was developed and user groups receive instructions to guide them through the indexing process. The analysis of the resulting folksonomy was made by comparing the terms with the authors' keywords and with terms from the TBCI, allowing the correction and exclusion o...

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Indexação automática por atribuição de artigos científicos em português da área de Ciência da Informação

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Sistemas de Indexação automática por atribuição: uma análise comparativa

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