Categorização automática de conteúdos web de saúde em português brasileiro com classificador bayesiano (2012)
- Authors:
- Sousa, Fernando Sequeira - Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP)
- Mancini, Felipe
- Teixeira, Fábio Oliveira - Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP)
- Falcão, Alex Esteves Jaccoud - Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP)
- Hummel, Anderson Diniz - Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP)
- Marques, Fátima de Lourdes dos Santos Nunes
- Sigulem, Daniel - Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP)
- Pisa, Ivan Torres - Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP)
- Autor USP: MARQUES, FÁTIMA DE LOURDES DOS SANTOS NUNES - EACH
- Unidade: EACH
- Subjects: RECUPERAÇÃO DA INFORMAÇÃO; SAÚDE; WEB SITES
- Language: Português
- Abstract: Investigar aplicação de diferentes métodos de representação de textos por vetores de pesos com classificador bayesiano para classificação automática de conteúdos web de saúde em português. Métodos: Foi utilizado conjunto de 3.702 páginas web de saúde em português dividido em 19 categorias provenientes do Open Directory Project. Foram comparados desempenho de 4 métodos de representação de textos por vetores de pesos utilizados com o classificador Naive Bayes, medidos por revocação, precisão e F2, considerando da primeira à quinta posições dos rankings de relevância de categorias. Resultados: A representação dos textos por ocorrência dos termos utilizada com o classificador Naive Bayes (nb-to) atingiu 0,91 de revocação, precisão e F2 para a primeira posição do ranking de relevância de categorias; para a quinta posição os valores foram 0,98; 0,20 e 0,54, respectivamente. Estes valores colocam nb-to como o melhor classificador dos investigados para a base de dados utilizada, com diferença estatística entre este e todos os demais classificadores. Conclusão: Métodos de recuperação de informação baseados no Naive Bayes podem ser utilizados com sucesso para categorizar conteúdo web de saúde em idioma português, sendo que o classificador nb-to atingiu o melhor desempenho na tarefa de classificação
- Imprenta:
- Source:
- Título do periódico: Journal of Health Informatics
- ISSN: 2175-4411
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 4, n. 1, p. 10-16, 2012
-
ABNT
SOUSA, Fernando Sequeira et al. Categorização automática de conteúdos web de saúde em português brasileiro com classificador bayesiano. Journal of Health Informatics, v. 4, n. 1, p. 10-16, 2012Tradução . . Disponível em: http://www.jhi-sbis.saude.ws/ojs-jhi/index.php?journal=jhi-sbis&page=article&op=view&path%5B%5D=170&path%5B%5D=107. Acesso em: 20 abr. 2024. -
APA
Sousa, F. S., Mancini, F., Teixeira, F. O., Falcão, A. E. J., Hummel, A. D., Marques, F. de L. dos S. N., et al. (2012). Categorização automática de conteúdos web de saúde em português brasileiro com classificador bayesiano. Journal of Health Informatics, 4( 1), 10-16. Recuperado de http://www.jhi-sbis.saude.ws/ojs-jhi/index.php?journal=jhi-sbis&page=article&op=view&path%5B%5D=170&path%5B%5D=107 -
NLM
Sousa FS, Mancini F, Teixeira FO, Falcão AEJ, Hummel AD, Marques F de L dos SN, Sigulem D, Pisa IT. Categorização automática de conteúdos web de saúde em português brasileiro com classificador bayesiano [Internet]. Journal of Health Informatics. 2012 ; 4( 1): 10-16.[citado 2024 abr. 20 ] Available from: http://www.jhi-sbis.saude.ws/ojs-jhi/index.php?journal=jhi-sbis&page=article&op=view&path%5B%5D=170&path%5B%5D=107 -
Vancouver
Sousa FS, Mancini F, Teixeira FO, Falcão AEJ, Hummel AD, Marques F de L dos SN, Sigulem D, Pisa IT. Categorização automática de conteúdos web de saúde em português brasileiro com classificador bayesiano [Internet]. Journal of Health Informatics. 2012 ; 4( 1): 10-16.[citado 2024 abr. 20 ] Available from: http://www.jhi-sbis.saude.ws/ojs-jhi/index.php?journal=jhi-sbis&page=article&op=view&path%5B%5D=170&path%5B%5D=107 - Building a open source framework for virtual medical training
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