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InDeCS: Método automatizado de classificação de páginas Web de Saúde usando mineração de texto e Descritores em Ciências da Saúde (DeCS) / InDeCS: Automated method for classification of health Web pages using text mining and Health Sciences Descriptors (DeCS)

Falcão, Alex Esteves Jaccoud; Mancini, Felipe; Costa, Thiago Martini da; Hummel, Anderson Diniz; Teixeira, Fabio Oliveira; Sigulem, Daniel; Pisa, Ivan Torres.
J. health inform ; 1(1): 1-6, 2009.
Artigo em Português | Repositório BVS | ID: biblio-859074
A quantidade de páginas web tem crescido exponencialmente, potencialmente levando conhecimento a mais pessoas, mas com a desvantagem de dificultar a localização de informação relevante e confiável.

Objetivo:

Apresentar resultados sobre a construção de um método automatizado de classificação e indexação de páginas web de saúde.

Métodos:

Foram selecionados endereços de páginas web classificadas manualmente como "saúde" e "não-saúde". Em uma segunda etapa foi calculada a similaridade dos termos do conteúdo destas páginas web com os Descritores de Ciência em Saúde (DeCS). Utilizando os valores de similaridade foram desenvolvidos e ajustados parâmetros de classificadores automatizados.

Resultados:

Para os experimentos foram coletadas 1.132 páginas web, separadas nas bases "saúde", "não-saúde" e "Merck", gerando mais de 3 milhões de composições até 3-gramas. Experimento usando as bases "saúde" e "não-saúde" resultou acerto, sensibilidade, especificidade e área sob a curva ROC de, respectivamente, 85,10%; 0,81; 0,88 e 0,92. Experimento usando as bases "Merck" e "não-saúde" resultou, respectivamente, 97,44%; 0,92; 1,00 e 0,98.

Conclusão:

Os resultados preliminares da investigação sobre o uso de métricas da mineração de texto e vocabulários controlados para aperfeiçoar o resultado de buscadores web especificamente para a área da saúde se mostraram significativos...(AU)
Biblioteca responsável: BR1.1