Sistemas de indexação automática por atribuição : uma análise comparativa

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2020
Autor(a) principal: SILVA, Sâmela Rouse de Brito
Orientador(a): CORRÊA, Renato Fernandes
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Pernambuco
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pos Graduacao em Ciencia da Informacao
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/37626
Resumo: Avalia e compara a qualidade de indexação dos softwares SISA (Sistema de Indización Semi-Automático) e MAUI (Multi-Purpose Automatic Topic Indexing) na perspectiva da indexação automática por atribuição de artigos científicos escritos em português da área da Ciência da Informação. O SISA é bastante utilizado na área da Ciência da Informação e os experimentos envolvendo o software apontam resultados satisfatórios. O MAUI é muito utilizado na área na Ciência da Computação, porém, o software possui a característica de utilizar um modelo de indexação intelectual para realizar a indexação automática. A pesquisa visa responder às seguintes indagações: Qual a qualidade da indexação dos sistemas SISA e MAUI? Como se dá o processo de indexação em ambos os sistemas? Qual o sistema que apresenta melhor desempenho? Quais os tipos de erros cometidos pelos sistemas na indexação? Para tanto, estabelece objetivos específicos que são alcançados em etapas. A pesquisa classifica-se como exploratória e empírica, cujo método utilizado para construção deste trabalho é um estudo de caso e a forma de coleta de dados se dá por meio de um experimento de indexação. O experimento constitui-se da indexação automática dos artigos científicos do corpus de referência composto por 60 artigos da tese de doutorado de Souza (2005). A avaliação do SISA apresentou a média de 28% no índice de consistência, 63% de precisão, 34% de revocação e 42% de medida F. A avaliação do MAUI apresentou a média de 36% no índice de consistência, 54% de precisão, 51% de revocação e 52% de medida F. Apesar de alguns erros cometidos pelos sistemas como a atribuição de termos no plural e singular; dificuldade em atribuir termos compostos, diferenças entre as estruturas nos termos de indexação e atribuição automática de termos gerais e específicos, pode-se concluir que os softwares apresentaram bons resultados, porém o MAUI se destacou por apresentar melhores índices e desempenho.