FRAMEWORK GENÉRICO PARA GERAÇÃO AUTOMÁTICA DE ASSUNTOS E INDEXAÇÃO EM REPOSITÓRIO DIGITAL

GENERIC FRAMEWORK FOR AUTOMATIC SUBJECT GENERATION AND INDEXING IN A DIGITAL REPOSITORY

RESUMO

Este estudo tem por objetivo apresentar um framework genérico para geração automática de assuntos, utilizando técnicas de aprendizagem de máquina na ferramenta Annif. Posteriormente, executar a indexação de dados e metadados em repositório digital, propiciando a recuperação de registros através de busca facetada. Para alcance desse objetivo, aplicou-se o framework na área da Ciência da Informação, construindo um corpus de conhecimento, baseado em metadados de 438 artigos da Base Brasileira de Ciência da Informação (BRAPCI). Utilizou-se o Tesauro Brasileiro de Ciência da Informação (TBCI) como vocabulário controlado. Empregou-se a aplicação “coletor” desenvolvida em phyton para baixar metadados e arquivos completos de Dissertações e Teses de coleções existentes no Repositório Institucional da Universidade de Brasília (RiUnB). Após o processo de treinamento do modelo com Annif, foram executadas geração automática de assuntos e indexados em repositório digital Tainacan. Nesse repositório, foram criadas taxonomias baseadas no vocabulário controlado elaborado. Ao final, foi possível parametrizar buscas facetadas com possibilidade de o usuário inserir etiquetagem e ao mesmo tempo realizar navegação web, selecionando os termos da taxonomia facetada. Conclui-se que o framework genérico proposto pode ser aplicado em qualquer área de conhecimento, auxiliando na geração automática de assuntos, indexação em repositório digital e parametrização de taxonomias facetadas para recuperação da informação.

Palavras-Chave:
Geração Automática de Assuntos; Indexação; Coleções; Repositório Digital; Busca Facetada