análise da extração de descritores como sintagmas nominais através do software ogma

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2017
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Abstract
Analisa a indexação automática por sintagmas nominais de documentos compostos por título e resumo de 30 teses e dissertações escritas em português 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 a partir daí 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 palavras-chaves presentes 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, destas 66% foram extraídas como sintagmas nominais, correspondendo ao nível de revocação de palavras-chaves presentes alcançado pelo software OGMA. As palavras-chaves 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 nível de revocação das palavras-chaves presentes pode ser aumentado significantemente com ajustes no etiquetador gramatical do OGMA.
Reference Key
corra2017encontrosanlise Use this key to autocite in the manuscript while using SciMatic Manuscript Manager or Thesis Manager
Authors ;Renato Fernandes Corrêa;Luiz Henrique Teixeira Bazílio
Journal encontros bibli
Year 2017
DOI
10.5007/1518-2924.2017v22n50p44
URL
Keywords

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