dor_id: 4142857

506.#.#.a: Público

590.#.#.d: Los artículos enviados a la revista "Investigación Bibliotecológica: Archivonomía, Bibliotecología e Información", se juzgan por medio de un proceso de revisión por pares

510.0.#.a: Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACyT); Sistema Regional de Información en Línea para Revistas Científicas de América Latina, el Caribe, España y Portugal (Latindex); Scientific Electronic Library Online (SciELO); SCOPUS, Web Of Science (WoS); SCImago Journal Rank (SJR); Latinoamericanas en Ciencias Sociales y Humanidades (CLASE); Science Direct (ELSEVIER); Dialnet, Directory of Open Access Journals (DOAJ); Library & Information Science Abstracts (LISA) , Red Bibliotecas y Archivos (CSIC)

561.#.#.u: https://iibi.unam.mx/

650.#.4.x: Ciencias Sociales y Económicas

336.#.#.b: article

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351.#.#.a: Artículos

harvesting_group: RevistasUNAM

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270.#.#.d: MX

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506.1.#.a: La titularidad de los derechos patrimoniales de esta obra pertenece a las instituciones editoras. Su uso se rige por una licencia Creative Commons BY-NC-ND 4.0 Internacional, https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/legalcode.es, para un uso diferente consultar al responsable jurídico del repositorio por medio del correo electrónico drevista@iibi.unam.mx

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041.#.7.h: spa

520.3.#.a: 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.

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doi: https://doi.org/10.22201/iibi.24488321xe.2022.93.58607

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245.1.0.b: Automatic classification experience of documents about Life Sciences and Biomedicine obtained in the Web of Science

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No entro en nada

No entro en nada 2

Artículo

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

Polo Bautista, Luis Roberto; Polo Bautista, Israel

Instituto de Investigaciones Bibliotecológicas y de la Información, UNAM, publicado en Investigación Bibliotecológica: Archivonomía, Bibliotecología e Información, y cosechado de Revistas UNAM

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Procedencia del contenido

Cita

Polo Bautista, Luis Roberto, et al. (2022). Experiencia de clasificación automática de documentos sobre Ciencias de la Vida y Biomedicina obtenidos del Web of Science. Investigación Bibliotecológica. Archivonomía, bibliotecología e información; Vol. 36 No. 93, 2022; 13-32. Recuperado de https://repositorio.unam.mx/contenidos/4142857

Descripción del recurso

Autor(es)
Polo Bautista, Luis Roberto; Polo Bautista, Israel
Tipo
Artículo de Investigación
Área del conocimiento
Ciencias Sociales y Económicas
Título
Experiencia de clasificación automática de documentos sobre Ciencias de la Vida y Biomedicina obtenidos del Web of Science
Fecha
2022-09-29
Resumen
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.
Tema
Algorithms; Automatic classification of documents; Naïve Bayes Multinomial; Sciences of Life and Biomedicine; Algoritmos; Clasificación automática de documentos; Naïve Bayes Multinomial; Ciencias de la Vida y Biomedicina
Idioma
spa
ISSN
ISSN electrónico: 2448-8321; ISSN impreso: 0187-358X

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