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                    [1] => Evaluación del sistema ANNIF de indización automática en artículos de revistas de Ciencia de la Información@es
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                    [0] => Objective: This study evaluates the performance of the Annif automatic indexing tool in assigning descriptors to scientific articles within the field of Information Science.
Methods: The research adopted an empirical and exploratory approach. It used a corpus composed of 60 articles written in Portuguese and previously indexed manually with the Brazilian Thesaurus of Information Science (TBCI). The corpus was divided into two subsets: 30 articles were used for training and 30 for testing. Annif was configured with the MLLM backend and compared with the terms assigned through intellectual indexing using the metrics of Precision, Recall, F1-score, and Consistency. A qualitative analysis of the generated terms was also conducted.
Results: The system demonstrated moderate performance, achieving a Precision of 49.52%, Recall of 50.1%, F1-score of 49.23%, and Consistency of 31.63%.
Conclusions: It is concluded that Annif is a viable tool for supporting semi-automatic indexing workflows, provided that its suggestions are validated by human indexers.@en
                    [1] => Objetivo: Evaluar el desempeño de la herramienta de indización automática Annif en la asignación de descriptores a artículos científicos en el campo de la Ciencia de la Información.
Método: Se adoptó un enfoque empírico y de carácter exploratorio. La investigación utilizó un corpus compuesto por 60 artículos escritos en portugués y previamente indexados manualmente con el Tesauro Brasileño de Ciencia de la Información (TBCI). El corpus se dividió en dos subsecciones: 30 artículos se destinaron al entrenamiento y 30 a la prueba. Annif fue configurado con el backend MLLM y la evaluación se realizó mediante la comparación con los términos de la indización intelectual, aplicando las métricas de Precisión, Revocación, F1 y Consistencia. Asimismo, se llevó a cabo un análisis cualitativo de los términos generados.
Resultados: El sistema demostró un desempeño moderado, alcanzando una Precisión del 49,52 %, una Revocación del 50,1 %, un F1 del 49,23 % y una Consistencia del 31,63 %.
Conclusiones: Se concluye que Annif es una herramienta viable para apoyar los flujos de trabajo de indixación semiautomática, siempre que sus sugerencias sean validadas por indizadores humanos.@es
                    [2] => Objetivo: Avaliar o desempenho da ferramenta de indexação automática Annif na atribuição de descritores a artigos científicos na área de Ciência da Informação.
Método: Adota uma abordagem empírica e de caráter exploratório. A pesquisa utilizou um corpus composto por 60 artigos escritos em português e previamente indexados manualmente com o Tesauro Brasileiro de Ciência da Informação (TBCI). O corpus foi dividido em duas subseções: 30 artigos foram destinados ao treinamento e 30 ao teste. O Annif foi configurado com o backend MLLM, e a avaliação foi realizada por comparação com os termos da indexação intelectual aplicando as métricas de Precisão, Revocação, F1 e Consistência. Também foi realizada uma análise qualitativa dos termos gerados.
Resultado: O sistema demonstrou um desempenho moderado, alcançando uma Precisão de 49,52%, Revocação de 50,1%, F1 de 49,23% e Consistência de 31,63%.
Conclusões: Conclui-se que o Annif é viável como ferramenta de apoio em fluxos semiautomáticos de indexação, desde que suas sugestões sejam validadas por indexadores humanos.@pt
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