| Journal: | Transinformacao |
| Database: | CLASE |
| System number: | 000438018 |
| ISSN: | 0103-3786 |
| Authors: | Meireles, Magali Rezende Gouvea1 Cendon, Beatriz Valadares2 Almeida, Paulo Eduardo Maciel de3 |
| Institutions: | 1Pontificia Universidade Catolica de Minas Gerais, Instituto de Ciencias Exatas e Informatica, Belo Horizonte, Minas Gerais. Brasil 2Universidade Federal de Minas Gerais, Escola de Ciencia da Informacao, Belo Horizonte, Minas Gerais. Brasil 3Centro Federal de Educacao Tecnologica de Minas Gerais, Departamento de Computacao, Belo Horizonte, Minas Gerais. Brasil |
| Year: | 2016 |
| Season: | Ene-Abr |
| Volumen: | 28 |
| Number: | 1 |
| Pages: | 87-96 |
| Country: | Brasil |
| Language: | Portugués |
| Document type: | Artículo |
| Approach: | Analítico, descriptivo |
| English abstract | The categorization process requires the extraction of representative elements from a document so that its essence can be used to identify similarities among documents and generate categories. The objective of this study was to analyze the difficulties and results from two different processes of document categorization in a restricted knowledge domain. The first one was based on the use of keywords and the second was based on the use of citations for document representation. To illustrate the use of different attributes in document representation, two experiments were conducted. The first one used a categorization algorithm based on keywords. The second experiment generated categories, using Artificial Neural Networks, from the citations of the articles. In the restricted knowledge domain, as used in this study, it was difficult to form groups that use keywords as attributes of the categorization process due to the great similarity of keywords used by the authors. The citations can be, as shown in the second experiment, an alternative and more efficient attribute for the categorization process of these documents. The formation of a set of articles with significant bibliographic coupling and a strong semantic relationship validated the method proposed. The article details the methodology used in the experiments, showing the importance of careful pre-processing phase for the reliability of the databases. This study may contribute to the research related to the representation of documents in categorization processes and information retrieval |
| Portuguese abstract | O processo de categorização requer a extração de elementos representativos de um documento de modo que sua essência possa ser utilizada na identificação de similaridades e na geração de categorias. O objetivo deste trabalho é analisar as dificuldades e os resultados encontrados em dois processos diferentes de categorização de documentos de um domínio de conhecimento restrito, o primeiro, baseado no uso de palavras-chave e o segundo, na utilização de citações para representação dos documentos. Para exemplificar a utilização de diferentes atributos na representação dos documentos foram realizados dois experimentos. O primeiro utilizou um algoritmo de categorização baseado em palavras-chave. O segundo experimento gerou as categorias, utilizando Redes Neurais Artificiais, a partir das citações dos artigos. Em um domínio de conhecimento restrito, como o utilizado neste trabalho, foi possível evidenciar a dificuldade na formação de grupos que utilizam palavras-chave como atributo do processo de categorização devido à grande similaridade existente entre aquelas utilizadas pelos autores dos artigos. As citações podem ser, como mostrado no segundo experimento, um atributo alternativo e mais eficiente para esse processo. A formação de um grupo de artigos com um expressivo acoplamento bibliográfico e uma forte relação semântica comprovou a validade do método proposto. A presente pesquisa detalha a metodologia utilizada nos experimentos, mostrando a importância de uma criteriosa fase de pré-processamento para a confiabilidade das bases de dados. Este estudo pode contribuir com as pesquisas relacionadas à representação de documentos em processos de categorização e de recuperação de informação |
| Disciplines: | Bibliotecología y ciencia de la información |
| Keyword: | Sistemas de información, Análisis y sistematización de la información, Análisis de citas, Categorización de la información, Inteligencia artificial (IA), Recuperación de información, Representación de la información |
| Full text: | Texto completo (Ver PDF) |
