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| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | Artículo científico |
| Language: | pt |
| Published: |
Universidade Federal de Santa Catarina
2017
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| Subjects: | |
| Online Access: | https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=14752558005 https://www.redalyc.org/journal/147/14752558005/ https://www.redalyc.org/journal/147/14752558005/html/ https://www.redalyc.org/journal/147/14752558005/14752558005.epub https://www.redalyc.org/journal/147/14752558005/movil |
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Table of Contents:
- Análise da extração de descritores como sintagmas nominais através do software OGMA Renato Fernandes CORRÊA Luiz Henrique Teixeira BAZÍLIO Ciencias de la Información software OGMA Sintagmas Nominais Indexação automática Teses e dissertações Analisa a indexação automática por sintagmas nominais de documentos, compostos por título e resumo de 30 teses e dissertações, escritos em português e de três áreas do conhecimento diferentes. O método de pesquisa é categorizado como exploratório, com base em revisão de literatura e experimento computacional. O experimento consistiu na análise da saída do software OGMA quando aplicado ao corpus de documentos e a mensuração do nível de revocação das palavras-chaves. Durante a análise, foram observadas quais palavras-chave indicadas pelos autores estavam nos documentos e depois observou-se quais palavras-chave presentes nos documentos foram extraídas ou não como sintagmas nominais pelo software. Foi traçado um perfil descritivo das sequências ou padrões de etiquetas gramaticais de cada grupo de palavraschaves presentes – as extraídas e não extraídas como sintagmas nominais. Conclui-se que da totalidade de palavras-chaves informadas pelos autores 68% se encontravam no título ou resumo da tese ou dissertação, dessas 66% foram extraídas como sintagmas nominais, correspondendo ao nível de revocação de palavras-chaves presentes alcançado pelo software OGMA. As palavraschaves presentes e não extraídas na grande maioria apresentavam substantivos ou adjetivos etiquetados com classe gramatical errada pelo software, e por isso não foram extraídas. As palavras-chaves presentes e extraídas eram na maioria substantivos isolados (30%), substantivos seguidos de adjetivo (28%) e substantivo seguido de preposição e substantivo (19%). O OGMA alcançou um bom nível de revocação das palavras-chaves presentes, e este nível ainda pode ser aumentado em até 34% com ajustes no etiquetador gramatical do software. 2017 artículo científico 1518-2924 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=14752558005 https://www.redalyc.org/journal/147/14752558005/ https://www.redalyc.org/journal/147/14752558005/html/ https://www.redalyc.org/journal/147/14752558005/14752558005.epub https://www.redalyc.org/journal/147/14752558005/movil pt http://www.redalyc.org/revista.oa?id=147 Encontros Bibli: revista eletrônica de biblioteconomia e ciência da informação application/pdf Universidade Federal de Santa Catarina Encontros Bibli: revista eletrônica de biblioteconomia e ciência da informação (Brasil) Num.50 Vol.22