Minería de textos orientada a la indización de artículos académicos
DOI:
https://doi.org/10.51433/fenix-bnp.2026.n54.e001Palabras clave:
Minería de textos, indización, palabras clave, Índice de Jaccard, análisis de contenidoResumen
Analiza el potencial de la minería de textos para apoyar la indización documental con el fin de facilitar una recuperación eficiente de parte del usuario en un sistema de información. Como unidad de análisis se utilizó el texto completo de un artículo científico, el cual fue guardado como texto plano en Notepad++. A continuación, se procedió a la preparación de los datos, los cuales fueron procesados en R/RStudio con diversos paquetes para la minería de textos, el análisis de frecuencias y la visualización de asociaciones de palabras. La comparación entre términos asignados por el autor y los generados automáticamente se llevó a cabo mediante el índice de similitud y disimilitud de Jaccard. Los resultados muestran que la minería de textos identifica un conjunto más amplio de términos potencialmente útiles para la indización, con solo un 12,5% de coincidencia entre las palabras del documento y las sugeridas por el software, lo que evidencia una baja similitud entre ambos. Se concluye que la minería de textos constituye un complemento relevante de la indización tradicional y aporta insumos para la revisión y actualización de tesauros y vocabularios controlados.
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