Indexação automática e ontologiasidentificação dos contributos convergentes na ciência da informação

Resumo

La indización, humana y automática, ha constituido desde siempre una preocupación para el área de la Ciencia de la Información (CI). La falta de consistencia en la indización humana y de semántica en la automática, son apuntadas como las principales desventajas. Una posibilitad que permita dotar a los sistemas computacionales de una mayor capacidad de inferencia automática reside en la utilización de ontologías. Esta propuesta tiene como objetivo identificar y analizar los estudios del área de la CI que abordan las contribuciones de las ontologías en la indización automática. Se pretende (i) identificar los trabajos científicos en las bases de datos Library & Information Science Source y Library, Information Science & Technology Abstracts que abordan este tema, y su distribución temporal y geográfica; (ii) identificar y describir la centralidad en la aproximación temática a ambos conceptos (indización automática y ontologías), y el tratamiento metodológico de los artículos en cuestión; (iii) identificar las contribuciones de los artículos que constituyen el corpus existente sobre las potencialidades de utilización conjunta de los dos conceptos. Se ha partido de un estudio exploratorio asentado en una revisión sistemática de la literatura. Los resultados apuntan como contribuciones de las ontologías a la indización automática: (i) desambiguar términos homógrafos y polisémicos, (ii) mayor capacidad de integración de las relaciones semánticas de forma automatizada; (iii) una navegación y expansión de consultas a través de relaciones semánticas; (iv) una recuperación más precisa y exhaustiva de la información. Se concluye que el desarrollo de sistemas que utilizan el potencial de las ontologías en la indización automática contribuye a compensar su falta de capacidad semántica. Pese a los resultados prometedores en esta materia se infiere todavía prematuro e inapropiado hablar de una indización semántica eficiente.

Ficha do documento

Tipo

Artigo científico

Ano

2017

Instituição

Brazilian Institute for Information in Science and Technology

Fonte

Repositório da FGV

Idioma

Português

Acesso

Acesso aberto

DOI

10.18225/ci.inf..v46i1.4020

Identificador

oai:repositorio.fgv.br:10438/25181

Palavras-chave

Automatic indexingInformation retrievalOntologiesSemantic indexingIndexação automáticaRecuperação da informação