Sistemas de Indexação automática por atribuição: uma análise comparativa

  • Silva S
  • Correa R
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Abstract

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.

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Silva, S. R. de B., & Correa, R. F. (2020). Sistemas de Indexação automática por atribuição: uma análise comparativa. Encontros Bibli: Revista Eletrônica de Biblioteconomia e Ciência Da Informação, 25, 01–25. https://doi.org/10.5007/1518-2924.2020.e70740

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