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Interfaces para la Búsqueda y Clasificación de Grandes Conjuntos de Documentos: Un Enfoque de Análisis Visual Soportado por Ontologías

Autores: Demelo, Jonathan; Sedig, Kamran

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2021

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Acceso abierto

Artículo científico
2021

Interfaces para la Búsqueda y Clasificación de Grandes Conjuntos de Documentos: Un Enfoque de Análisis Visual Soportado por Ontologías


Categoría

Gestión y administración

Subcategoría

Gestión de la tecnología y la inovación

Palabras clave

Ontología
Análisis visual
Conjuntos de documentos
Búsqueda de información
Triaje
Interfaz

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 1

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Investigamos el diseño de interfaces de análisis visual con soporte de ontología, que se revelan progresivamente para la búsqueda y clasificación de grandes conjuntos de documentos. El objetivo es destilar un conjunto de criterios que puedan ayudar a guiar el diseño de tales sistemas. Comenzamos con un trasfondo de búsqueda de información, clasificación, aprendizaje automático y ontologías. Revisamos la investigación sobre el proceso de búsqueda de información en múltiples etapas para destilar los criterios. Para demostrar su utilidad, aplicamos los criterios al diseño de un prototipo de interfaz de análisis visual: VisualQUEST (Interfaz visual para consulta, búsqueda y clasificación). VisualQUEST permite a los usuarios conectar y utilizar conjuntos de documentos y archivos de ontología definidos por expertos dentro de un entorno independiente del dominio para tareas de búsqueda y clasificación de información en múltiples etapas. Describimos VisualQUEST a través de un flujo de trabajo funcional y culminamos con una discusión sobre evaluaciones formativas en curso, limitaciones, trabajo futuro y un resumen.

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