Experiencia de clasificación automática de documentos sobre Ciencias de la Vida y Biomedicina obtenidos del Web of Science

IF 0.2 4区 管理学 Q4 INFORMATION SCIENCE & LIBRARY SCIENCE
Luis Roberto Polo Bautista, Israel Polo Bautista
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Abstract

Este artículo brinda una experiencia en el desarrollo y prueba de un algoritmo de clasificación que asigna automáticamente un tema a un documento. Se utilizó el algoritmo de clasificación Multinomial de Naïve Bayes para analizar la correlación entre los temas de investigación en Ciencias de la Vida y Biomedicina, y los resúmenes de un corpus de 10 167 artículos recuperados del Web of Science (WoS). Se realizó una prueba del rendimiento del algoritmo aplicada a 5 581 resúmenes para medir su precisión, exhaustividad y exactitud. Los resultados demuestran su utilidad en la organización de la información respecto a la asignación automática de temas a documentos obtenidos de un repositorio digital o base de datos bibliográfica. El algoritmo propuesto puede ser utilizado como alternativa a los métodos tradicionales de clasificación de documentos en un área específica del conocimiento; esto permitirá la creación de servicios especializados orientados al desarrollo de sistemas computacionales que apoyen la gestión de información digital y electrónica.
从Web of Science获得的生命科学和生物医学文档的自动分类经验
本文提供了开发和测试自动将主题分配给文档的分类算法的经验。我们使用naive贝叶斯的多项分类算法来分析生命科学和生物医学研究主题之间的相关性,以及从Web of Science (WoS)检索的10167篇文章的语料库摘要。对5581个摘要进行了算法性能测试,以衡量其准确性、完整性和准确性。本研究的目的是通过对文献的分析,对文献的主题进行分类,并对文献的主题进行分类。该算法可作为特定知识领域文献分类的传统方法的替代方法;这将允许创建专门服务,以发展支持数字和电子信息管理的计算机系统。
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