Indización automática de artículos científicos sobre Biblioteconomía y Documentación con SISA, KEA y MAUI

Este artículo evalúa los sistemas de indización automática SISA (Automatic Indexing System), KEA (Keyphrase Extraction Algorithm) y MAUI (Multi-Purpose Automatic Topic Indexing) para averiguar cómo funcionan en relación con la indización realzada por especialistas. El algoritmo de SISA se basa en reglas sobre la posición de los términos en los diferentes componentes estructurales del documento, mientras que los algoritmos de KEA y MAUI se basan en el aprendizaje automático y las frecuencia estadística de los términos. Para la evaluación se utilizó una colección documental de 230 artículos científicos de la Revista Española de Documentación Científica, publicada por el Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC), de los cuales 30 se utilizaron para tareas formativas y no formaban parte del conjunto de pruebas de evaluación. Los artículos fueron escritos en español e indizados por indizadores humanos utilizando un vocabulario controlado en la base de datos InDICES, también perteneciente al CSIC. La indización humana de estos documentos constituye la referencia contra la cual se evalúa el resultado de los sistemas de indización automáticos, comparando conjuntos de términos usando métricas de evaluación de precisión, recuperación, medida F y consistencia. Los resultados muestran que el sistema SISA funciona mejor, seguido de KEA y MAUI.