A exaustividade e a especificidade como valores éticos no processo de indexação: aspectos conceituais e deontológicos

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Comportamento informacional cotidiano de adolescentes

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

SNIIC: a plataforma digital de cultura brasileira sob a perspectiva das convergências entre o Design e a Ciência da Informação

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

A exaustividade e a especificidade como valores éticos no processo de indexação: aspectos conceituais e deontológicos

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Comportamento informacional cotidiano de adolescentes

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

SNIIC: a plataforma digital de cultura brasileira sob a perspectiva das convergências entre o Design e a Ciência da Informação

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Using complex networks to quantify consistency in the use of words

In this paper we have quantified the consistency of word usage in written texts represented by complex networks, where words were taken as nodes, by measuring the degree of preservation of the node neighborhood. Words were considered highly consistent if the authors used them with the same neighborhood. When ranked according to the consistency of use, the words obeyed a log-normal distribution, in contrast to Zipf's law that applies to the frequency of use. Consistency correlated positively with the familiarity and frequency of use, and negatively with ambiguity and age of acquisition. An inspection of some highly consistent words confirmed that they are used in very limited semantic contexts. A comparison of consistency indices for eight authors indicated that these indices may be employed for author recognition. Indeed, as expected, authors of novels could be distinguished from those who wrote scientific texts. Our analysis demonstrated the suitability of the consistency indices, which can now be applied in other tasks, such as emotion recognition.

Unveiling the relationship between complex networks metrics and word senses

The automatic disambiguation of word senses (i.e., the identification of which of the meanings is used in a given context for a word that has multiple meanings) is essential for such applications as machine translation and information retrieval, and represents a key step for developing the so-called Semantic Web. Humans disambiguate words in a straightforward fashion, but this does not apply to computers. In this paper we address the problem of Word Sense Disambiguation (WSD) by treating texts as complex networks, and show that word senses can be distinguished upon characterizing the local structure around ambiguous words. Our goal was not to obtain the best possible disambiguation system, but we nevertheless found that in half of the cases our approach outperforms traditional shallow methods. We show that the hierarchical connectivity and clustering of words are usually the most relevant features for WSD. The results reported here shed light on the relationship between semantic and structural parameters of complex networks. They also indicate that when combined with traditional techniques the complex network approach may be useful to enhance the discrimination of senses in large texts. Copyright (C) EPLA, 2012

Análise dos títulos de periódicos recebidos pela biblioteca do Instituto de Medicina Tropical de São Paulo da Universidade de São Paulo em comparação com os registros cadastrados no catálogo bibliográfico dedalus da universidade de São Paulo

Este trabalho relata a experiência e os procedimentos adotados em um processo de análise e identificação dos títulos de periódicos recebidos pela Biblioteca do Instituto de Medicina Tropical de São Paulo da Universidade de São Paulo, desde sua criação. Para a coleta de dados foram utilizadas as informações dos registros bibliográficos no Módulo de Catalogação no Banco de Dados Bibliográficos – DEDALUS Aleph 500 Versão 18.1 da Universidade de São Paulo, seguindo alguns critérios pré-estabelecidos. Conclui-se que, apesar dos problemas detectados serem pouco relevantes em relação ao acervo analisado, deve-se manter um estudo comparativo entre a necessidade do usuário e a coleção disponível na Biblioteca, para que os periódicos atendam às necessidades de informação de seus usuários.

FOLKSONOMIA: UMA ANÁLISE DE SUA OPERACIONALIDADE E SUA POSSÍVEL APLICABILIDADE NA CIÊNCIA DA INFORMAÇÃO

O artigo apresenta uma análise da operacionalidade das Folksonomias e a possibilidade de aplicação dessa ferramenta nos sistemas de organização da informação da área de Ciência da Informação. Para tanto foi realizada uma análise de coerência de tags e dos recursos disponíveis para etiquetagem em dois websites, a Last.fm e o CiteULike. Por meio dessa análise constatou-se que em ambos os websites ocorreram incoerências e discrepâncias nas tags utilizadas. Todavia, o sistema da Last.fm demonstrou-se mais funcional que o do CiteULike obtendo um desempenho melhor. Por fim, sugere-se a junção das Folksonomias às Ontologias, que permitiriam a criação de sistemas automatizados de organização de conteúdos informacionais alimentados pelos próprios usuários

Sparql Interpreter : a component for Triskel architecture

[ES] SPARQL Interpreter es uno de los cinco componentes de la Arquitectura Triskel, una arquitectura de software para una base de datos NoSQL que intenta aportar una solución al problema de Big Data en la web semántica. Este componente da solución al problema de la comunicación entre el lenguaje y el motor, interpretando las consultas que se realicen contra el almacenamiento en lenguaje SPARQL y generando una estructura de datos que los componentes inferiores puedan leer y ejecutar.

Classificazione di brani musicali mediante reti neuronali artificiali

L'informatica musicale è una disciplina in continua crescita che sta ottenendo risultati davvero interessanti con l'impiego di sistemi artificiali intelligenti, come le reti neuronali, che permettono di emulare capacità umane di ascolto e di esecuzione musicale. Di particolare interesse è l'ambito della codifica di informazioni musicali tramite formati simbolici, come il MIDI, che permette un'analisi di alto livello dei brani musicali e consente la realizzazione di applicazioni sorprendentemente innovative. Una delle più fruttifere applicazioni di questi nuovi strumenti di codifica riguarda la classificazione di file audio musicali. Questo elaborato si propone di esporre i fondamentali aspetti teorici che concernono la classificazione di brani musicali tramite reti neuronali artificiali e descrivere alcuni esperimenti di classificazione di file MIDI. La prima parte fornisce alcune conoscenze di base che permettono di leggere gli esperimenti presenti nella seconda sezione con una consapevolezza teorica più profonda. Il fine principale della prima parte è quello di sviluppare una comparazione da diversi punti di vista disciplinari tra le capacità di classificazione musicale umane e quelle artificiali. Si descrivono le reti neuronali artificiali come sistemi intelligenti ispirati alla struttura delle reti neurali biologiche, soffermandosi in particolare sulla rete Feedforward e sull'algoritmo di Backpropagation. Si esplora il concetto di percezione nell'ambito della psicologia cognitiva con maggiore attenzione alla percezione uditiva. Accennate le basi della psicoacustica, si passa ad una descrizione delle componenti strutturali prima del suono e poi della musica: la frequenza e l'ampiezza delle onde, le note e il timbro, l'armonia, la melodia ed il ritmo. Si parla anche delle illusioni sonore e della rielaborazione delle informazioni audio da parte del cervello umano. Si descrive poi l'ambito che interessa questa tesi da vicino: il MIR (Music Information Retrieval). Si analizzano i campi disciplinari a cui questa ricerca può portare vantaggi, ossia quelli commerciali, in cui i database musicali svolgono ruoli importanti, e quelli più speculativi ed accademici che studiano i comportamenti di sistemi intelligenti artificiali e biologici. Si descrivono i diversi metodi di classificazione musicale catalogabili in base al tipo di formato dei file audio in questione e al tipo di feature che si vogliono estrarre dai file stessi. Conclude la prima sezione di stampo teorico un capitolo dedicato al MIDI che racconta la storia del protocollo e ne descrive le istruzioni fondamentali nonchè la struttura dei midifile. La seconda parte ha come obbiettivo quello di descrivere gli esperimenti svolti che classificano file MIDI tramite reti neuronali mostrando nel dettaglio i risultati ottenuti e le difficoltà incontrate. Si coniuga una presentazione dei programmi utilizzati e degli eseguibili di interfaccia implementati con una descrizione generale della procedura degli esperimenti. L'obbiettivo comune di tutte le prove è l'addestramento di una rete neurale in modo che raggiunga il più alto livello possibile di apprendimento circa il riconoscimento di uno dei due compositori dei brani che le sono stati forniti come esempi.

I motori di ricerca: algoritmi a confronto e sperimentazione in una classe di scuola superiore.

Tesi interdisciplinare che coniuga due importanti ambiti della Matematica: il Calcolo Numerico e la Didattica della Matematica. Alcuni algoritmi utilizzati per il web information retrieval sono stati introdotti all'interno di due classi di scuola superiore avvalendosi del programma di calcolo Matlab.

Un approccio per la concettualizzazione di insiemi di documenti

Introduzione a tecniche di web semantico e realizzazione di un approccio in grado di ricreare un ambiente familiare di un qualsiasi motore di ricerca con funzionalità semantico-lessicali e possibilità di estrazione, in base ai risultati di ricerca, dei concetti e termini chiave che costituiranno i relativi gruppi di raccolta per i vari documenti con argomenti in comune.

Content extraction: Identifying the main content in HTML documents

Except the article forming the main content most HTML documents on the WWW contain additional contents such as navigation menus, design elements or commercial banners. In the context of several applications it is necessary to draw the distinction between main and additional content automatically. Content extraction and template detection are the two approaches to solve this task. This thesis gives an extensive overview of existing algorithms from both areas. It contributes an objective way to measure and evaluate the performance of content extraction algorithms under different aspects. These evaluation measures allow to draw the first objective comparison of existing extraction solutions. The newly introduced content code blurring algorithm overcomes several drawbacks of previous approaches and proves to be the best content extraction algorithm at the moment. An analysis of methods to cluster web documents according to their underlying templates is the third major contribution of this thesis. In combination with a localised crawling process this clustering analysis can be used to automatically create sets of training documents for template detection algorithms. As the whole process can be automated it allows to perform template detection on a single document, thereby combining the advantages of single and multi document algorithms.