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A indexação eficaz é fundamental para garantir que os usuários encontrem rapidamente o que procuram, maximizando o valor do acervo. Uma má indexação pode resultar em documentos perdidos, informação não acessada e usuários insatisfeitos (Sales, 2023).
Sobre as etapas da indexação, é correto afirmar, em ordem crescente:
Alternativa 1: Leitura técnica, escolha de palavras-chave, identificação e extração de conteúdos, tradução em linguagens documentárias.
Alternativa 2: Leitura técnica, escolha de palavras-chave, tradução em linguagens documentárias.
Alternativa 3: Leitura técnica, tradução em linguagens documentárias, escolha de palavras-chave.
Alternativa 4: Leitura técnica, identificação e extração de linguagens documentárias, escolha de palavras-chave, tradução em linguagens documentárias.
Alternativa 5: Leitura técnica, identificação e extração de linguagens documentárias, escolha de palavras no tesauro, tradução em linguagens documentárias.
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A alternativa correta, em ordem crescente das etapas da indexação, é a Alternativa 5: Leitura técnica, identificação e extração de linguagens documentárias, escolha de palavras no tesauro, tradução em linguagens documentárias. Essa sequência reflete o processo adequado de indexação, garantindo que as informações sejam organizadas de forma eficaz para facilitar a recuperação.

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A organização e a recuperação da informação em grandes volumes de dados digitais dependem de processos eficientes de indexação. A indexação automática surge como uma solução para lidar com essa demanda, utilizando algoritmos para analisar o conteúdo dos documentos e atribuir termos que o representem. Existem diferentes abordagens para essa automação, que se distinguem fundamentalmente pela origem dos termos utilizados para descrever o documento. Uma dessas abordagens seleciona palavras-chave diretamente do texto, baseando-se em critérios, como a frequência de sua aparição.
Com base nos princípios da indexação automática, analise as afirmativas a seguir:
I. A indexação automática por extração se caracteriza por selecionar os próprios termos do documento como descritores, utilizando principalmente critérios estatísticos, como a frequência das palavras.
II. A indexação automática por atribuição depende de um vocabulário controlado, como um tesauro, para designar os termos que representarão o conteúdo temático de um documento, independentemente de esses termos estarem ou não no texto original.
III. A principal vantagem da indexação por extração é sua capacidade de representar o conteúdo de forma conceitual e normalizada, garantindo a consistência terminológica entre diferentes documentos.
IV. A indexação por atribuição funciona de maneira similar a uma contagem de palavras, ordenando os termos mais repetidos no texto para criar um perfil temático do documento.
Alternativa 1: I, apenas.
Alternativa 2: I e II, apenas.
Alternativa 3: I e IV, apenas.
Alternativa 4: II e III, apenas.
Alternativa 5: III e IV, apenas.

A aplicação da Inteligência Artificial (IA) na indexação por atribuição tem revolucionado a forma como a informação é organizada e recuperada. Sistemas baseados em aprendizado de máquina são capazes de analisar grandes volumes de documentos e atribuir termos de indexação de forma automatizada, agilizando o processo e aumentando a consistência. Essa capacidade de aprendizado contínuo permite que os algoritmos se adaptem às novas tendências de linguagem e às necessidades dos usuários, refinando constantemente a relevância dos resultados. Contudo a tecnologia não é isenta de desafios, especialmente no que diz respeito à interpretação de ambiguidades e contextos complexos, o que torna a intervenção humana um elemento indispensável para garantir a precisão e a qualidade final da indexação.
Com base no texto e em seus conhecimentos sobre o uso de Inteligência Artificial na indexação, analise as afirmativas a seguir:
I. A capacidade de aprendizado contínuo da IA permite que os sistemas de indexação se tornem mais precisos com o tempo, ajustando-se com base no comportamento dos usuários e na evolução da linguagem.
II. A supervisão humana no processo de indexação tornou-se obsoleta com os avanços da IA, uma vez que os algoritmos são capazes de compreender plenamente o contexto e a nuance dos textos.
III. A ambiguidade de termos, como a palavra 'bateria', representa um desafio significativo para os sistemas de IA, que podem ter dificuldade em discernir o significado correto sem um contexto claro.
IV. A IA melhora a relevância dos resultados de pesquisa ao criar associações entre conceitos relacionados, como 'energia solar' e 'energias renováveis', a partir da análise dos padrões de busca dos usuários.
Alternativa 1: I, apenas.
Alternativa 2: I e II, apenas.
Alternativa 3: III e IV, apenas.
Alternativa 4: I, III e IV, apenas.
Alternativa 5: II, III e IV, apenas.

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