Sistemas de indexação automática por atribuição
uma análise comparativa
Resumo
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.
PALAVRAS-CHAVE: Indexação Automática. Indexação Automática por Atribuição. Sistema de Indexação Automática. Processamento de Linguagem Natural. Recuperação da Informação.
Link: https://periodicos.ufsc.br/index.php/eb/article/view/1518-2924.2020.e70740/43771
