FRAMEWORK GENÉRICO PARA GERAÇÃO AUTOMÁTICA DE ASSUNTOS E INDEXAÇÃO EM REPOSITÓRIO DIGITAL
RESUMO Este estudo tem por objetivo apresentar um framework genérico para geração automática de assuntos, utilizando técnicas de aprendizagem de máquina na ferramenta Annif. Posteriormente, executar a indexação de dados e metadados em repositório digital, propiciando a recuperação de registros atrav...
| Main Authors: | , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | Portuguese |
| Published: |
Universidade Federal de Minas Gerais, Escola de Ciência da Informação
2023-12-01
|
| Series: | Perspectivas em Ciência da Informação |
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| Online Access: | http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1413-99362023000100218&tlng=pt |
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| author | Jean Carlos Borges Brito Dalton Lopes Martins |
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| collection | DOAJ |
| description | RESUMO Este estudo tem por objetivo apresentar um framework genérico para geração automática de assuntos, utilizando técnicas de aprendizagem de máquina na ferramenta Annif. Posteriormente, executar a indexação de dados e metadados em repositório digital, propiciando a recuperação de registros através de busca facetada. Para alcance desse objetivo, aplicou-se o framework na área da Ciência da Informação, construindo um corpus de conhecimento, baseado em metadados de 438 artigos da Base Brasileira de Ciência da Informação (BRAPCI). Utilizou-se o Tesauro Brasileiro de Ciência da Informação (TBCI) como vocabulário controlado. Empregou-se a aplicação “coletor” desenvolvida em phyton para baixar metadados e arquivos completos de Dissertações e Teses de coleções existentes no Repositório Institucional da Universidade de Brasília (RiUnB). Após o processo de treinamento do modelo com Annif, foram executadas geração automática de assuntos e indexados em repositório digital Tainacan. Nesse repositório, foram criadas taxonomias baseadas no vocabulário controlado elaborado. Ao final, foi possível parametrizar buscas facetadas com possibilidade de o usuário inserir etiquetagem e ao mesmo tempo realizar navegação web, selecionando os termos da taxonomia facetada. Conclui-se que o framework genérico proposto pode ser aplicado em qualquer área de conhecimento, auxiliando na geração automática de assuntos, indexação em repositório digital e parametrização de taxonomias facetadas para recuperação da informação. |
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| format | Article |
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| institution | Directory Open Access Journal |
| issn | 1981-5344 |
| language | Portuguese |
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| publishDate | 2023-12-01 |
| publisher | Universidade Federal de Minas Gerais, Escola de Ciência da Informação |
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| series | Perspectivas em Ciência da Informação |
| spelling | doaj.art-8d625776f4294a2cbb4eb76afb4beb0c2023-12-26T08:32:00ZporUniversidade Federal de Minas Gerais, Escola de Ciência da InformaçãoPerspectivas em Ciência da Informação1981-53442023-12-012810.1590/1981-5344/46629FRAMEWORK GENÉRICO PARA GERAÇÃO AUTOMÁTICA DE ASSUNTOS E INDEXAÇÃO EM REPOSITÓRIO DIGITALJean Carlos Borges Britohttps://orcid.org/0000-0001-7421-1642Dalton Lopes Martinshttps://orcid.org/0000-0002-6244-6791RESUMO Este estudo tem por objetivo apresentar um framework genérico para geração automática de assuntos, utilizando técnicas de aprendizagem de máquina na ferramenta Annif. Posteriormente, executar a indexação de dados e metadados em repositório digital, propiciando a recuperação de registros através de busca facetada. Para alcance desse objetivo, aplicou-se o framework na área da Ciência da Informação, construindo um corpus de conhecimento, baseado em metadados de 438 artigos da Base Brasileira de Ciência da Informação (BRAPCI). Utilizou-se o Tesauro Brasileiro de Ciência da Informação (TBCI) como vocabulário controlado. Empregou-se a aplicação “coletor” desenvolvida em phyton para baixar metadados e arquivos completos de Dissertações e Teses de coleções existentes no Repositório Institucional da Universidade de Brasília (RiUnB). Após o processo de treinamento do modelo com Annif, foram executadas geração automática de assuntos e indexados em repositório digital Tainacan. Nesse repositório, foram criadas taxonomias baseadas no vocabulário controlado elaborado. Ao final, foi possível parametrizar buscas facetadas com possibilidade de o usuário inserir etiquetagem e ao mesmo tempo realizar navegação web, selecionando os termos da taxonomia facetada. Conclui-se que o framework genérico proposto pode ser aplicado em qualquer área de conhecimento, auxiliando na geração automática de assuntos, indexação em repositório digital e parametrização de taxonomias facetadas para recuperação da informação.http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1413-99362023000100218&tlng=ptGeração Automática de AssuntosIndexaçãoColeçõesRepositório DigitalBusca Facetada |
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