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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorCORRÊA, Renato Fernandes-
dc.contributor.authorSILVA, Sâmela Rouse de Brito-
dc.date.accessioned2020-08-13T15:05:06Z-
dc.date.available2020-08-13T15:05:06Z-
dc.date.issued2020-02-28-
dc.identifier.citationSILVA, Sâmela Rouse de Brito. Sistemas de indexação automática por atribuição: uma análise comparativa. 2020. Dissertação (Mestrado em Ciência da Informação) – Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2020.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/37626-
dc.description.abstractAvalia 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.pt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Pernambucopt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectIndexação automáticapt_BR
dc.subjectIndexação automática por atribuiçãopt_BR
dc.subjectCiência da Informaçãopt_BR
dc.subjectSistemas de Indexação automáticapt_BR
dc.subjectAvaliação da Indexação automáticapt_BR
dc.titleSistemas de indexação automática por atribuição : uma análise comparativapt_BR
dc.typemasterThesispt_BR
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/1043044601200225pt_BR
dc.publisher.initialsUFPEpt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.degree.levelmestradopt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/7536537827447217pt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pos Graduacao em Ciencia da Informacaopt_BR
dc.description.abstractxThis work evaluates and compares the quality in automatic indexing of the SISA (System Indexing Semi-Automatic) and MAUI (Multi-Purpose Automatic Topic Indexing) software as they are applied to scientific articles written in Portuguese in Information Science. The SISA is widely used in the field of Information Science and experiments with the software point towards satisfactory results. The MAUI is widely used in the area in the Computer Science, however the software can use a model of intellectual property indexing in order to execute automatic indexing. The research aims to answer the following questions: What is the quality of SISA and MAUI indexing? How does the indexing process in both systems happen? Which system has the best performance? What kinds of errors do those systems make in indexing? To this end, this work establishes specific objectives that are accomplished in stages. The research is classified as exploratory and empirical, using case study as method and an indexing experiment as data gathering. The experiment consists of automatic indexing of scientific articles in the reference corpus made from 60 articles cited by Souza (2005). The evaluation of the SISA shows an average of 28% in consistency, 63% in precision, 34% in recalls and 42% of F measure. Evaluation of MAUI shows an average of 36% in consistency, 54% in precision, 51% in recalls and 52% of F measure. Although the systems have made some mistakes, such as the allocation of plural and singular terms; difficulty in assigning compound terms; differences between structures in terms of indexing; assignment of general and specific terms, it can be concluded that the software has shown good results, however MAUI stands out with better indexes and performance.pt_BR
Aparece en las colecciones: Dissertações de Mestrado - Ciência da Informação

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