Indexação automática de documentos utilizando técnicas de mineração de textos Proposta para trabalho de conclusão de curso Fabio Montefuscolo Rafael Câmara.

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Transcrição da apresentação:

Indexação automática de documentos utilizando técnicas de mineração de textos Proposta para trabalho de conclusão de curso Fabio Montefuscolo Rafael Câmara

Introdução  O que é indexação? É a “construção de representações de documentos”(LANCASTER,2004).  Qual o propósito da Indexação? Incluir essas representações em algum tipo de bases de dados para ajudar na recuperação de informação (LANCASTER,2004).  Quem faz a indexação? Um profissional relacionado a Ciência da Informação, denominado Indexador;

Introdução  Tipos de indexação Indexação por extração Os termos de indexação são palavras do próprio documento elegidas. Indexação por atribuição Os termos de indexação a partir de uma fonte externa, na maioria das vezes um vocabulário controlado.

Introdução  O que é um vocabulário controlado? É uma ferramenta que agrupa conceitos e termos de forma hierárquica e que representam áreas temáticas.

Motivação  Indexar documentos é um processo demorado, trabalhoso e, por isso, custoso.  A quantidade de documentos vem crescendo a cada dia, dificultando o trabalho do indexador.  Informação em excesso é difícil de ser organizada e encontrada.

Objetivos Gerais  Construir uma aplicação capaz de identificar descritores de um documento científico através de técnicas de mineração de texto.

Objetivos específicos  Extrair o máximo de descritores coerentes possíveis de um documento.  Fazer com que a aplicação ajude a melhorar a produtividade do indexador.  Ampliar a aplicação para enriquecer o tesauro existente com novos descritores.

Métodos  Remoção de caracteres especiais.  Aplicação da técnica de Stemming.  Remoção de Stop Words.  Leitura do texto por 'janelas'.  Leitura do texto por bigramas.  Análise da hieraquia de descritores.

Materiais e Ferramentas  Vocabulário controlado MeSH.  Lista de Stop Words (NLTK).  Implementação do Porter Stemmer.  IDE Eclipse;  Subversion (Assembla).  Wiki (Assembla).

Desenvolvimento  Módulos de navegação para XML do vocabulário controlado MeSH.  Módulo para normalização de termos (Stemming, stop words).  Alocação do conteúdo do MeSH em memória.

Desenvolvimento  Módulo de leitura dos documentos utilizando janelamento.  Módulo de leitura dos documentos através de bigramas.  Módulos para seleção de descritores encontrados.  Heurísticas para cortes de descritores pouco relevantes.

Resultados  Contrução da aplicação usando os métodos apresentados.  Obtenção da melhor combinação de métodos para indexação.  419 documentos indexados pela aplicação.

Avaliação dos resultados  Medidas Precisão Cobertura F-Measure

Avaliação dos Resultados Técnicas sem corte e seus resultados Comparação entre os possíveis cortes em diferentes técnicas

Avaliação dos Resultados Resultados com as técnicas de filtragem e bigramas Comparações entre janelas

Referências  BRUZINGA, Graziane Silva; MACULAN, Benildes C. M. S.; LIMA, Gercina A. B. O. Indexação Automática e Semântica: estudo da análise do conteúdo de teses e dissertações. In: Encontro Nacional de Pesquisa em Ciência da Informação. Salvador: UFBA, Disponível em:. Acesso em: 14 abril  ROSAS, Patrícia. Instruções Redatoriais e a Indexação em publicação periódica. Rio de Janeiro: Disponível em:. Acesso em: 14 abril  DANTAS, Paulo E.C. Indexação bibliográfica em bases de dados:O que é? Para que serve? Onde estamos?. Arq. Bras. Oftalmol, São Paulo, v. 67, n. 4, jul/ago Disponível em:. Acesso em: 14 abril 2008.

Referências  TARDELLI, Adalberto O. An implementation of Trigram Phrase Matching for text similarity problems. Medical Care Compunetics. IOPress Incorporated, Disponível em:. Acesso em: 14 abril  ARAÚJO JR., Rogério H. de. Precisão no processo de busca e recuperação da informação: uso da mineração de textos. Ci. Inf., Brasília, v. 35, n. 3, p , set./dez Disponível em:. Acesso em: 14 abril  MARTHA, Hamilton S. Recuperação De Informação Em Campos De Texto Livre De Prontuários Eletrônicos Do Paciente Baseada Em Semelhança Semântica E Ortográfica. Tese (Mestrado) – Universidade Federal de São Paulo. Programa de Pósgraduação em Informática em Saúde. Disponível em:. Acesso em: 14 abril 2008.