Apreensibilidade e Qualidade da Informação: Bases de uma Avaliação Textual Automática na Área da Saúde
Resumo
A Internet é comumente utilizada para pesquisa de informações na área da saúde. Contudo, os textos disponíveis carecem de devidas avaliações. Neste escopo, realizou-se uma revisão sistemática da literatura referente à formas de avaliação de textos sobre patologias da coluna vertebral. Selecionou-se artigos que avaliam a qualidade e a apreensibilidade (ou readability) dos textos por meio de métricas difundidas na comunidade científica para construção de um software para automação da análise textual, em uma abordagem híbrida que empregue técnicas de Inteligência Artificial.
Referências
Feldman, R.; Sanger, J. The Text Mining Handbook Advanced Approaches in Analyzing Unstructured Data. New York: Cambridge University Press, 2007.
Klare, G. R.: The measurement of readability. Iowa: Iowa State University Press,(1963) Luger, George.F. Artificial Intelligence. Person Education, 2009,774 p.
Weiss, Sholom M., Indurkhya, Nitin, Zhang, Tong. Fundamentals of Predictive Text Mining, Springer-Verlag London, 2010.
Klare, G. R.: The measurement of readability. Iowa: Iowa State University Press,(1963) Luger, George.F. Artificial Intelligence. Person Education, 2009,774 p.
Weiss, Sholom M., Indurkhya, Nitin, Zhang, Tong. Fundamentals of Predictive Text Mining, Springer-Verlag London, 2010.
Publicado
13/02/2020
Como Citar
FALAVIGNA, Asdrubal; WEBBER, Carine; ABEL, Fernando; KOFF, Marco; SANTOS, Maurício; LISBOA, Natália.
Apreensibilidade e Qualidade da Informação: Bases de uma Avaliação Textual Automática na Área da Saúde. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE COMPUTAÇÃO APLICADA À SAÚDE (SBCAS), 16. , 2016, Porto Alegre.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2020
.
p. 2617-2620.
ISSN 2763-8952.
DOI: https://doi.org/10.5753/sbcas.2016.9911.
