AgroTagger
Agrotagger es un extractor de palabras claves que se usa para indexar recursos de información. Utiliza el tesauro AGROVOC como su conjunto de palabras claves permisibles y puede extraer de documentos Microsoft Office, archivos PDF y páginas web.
Antecedentes
Agrotagger comenzó como una colaboración con el Indian Institute of Technology of Kanpur (IITK) en 2010. A partir del popular Motor de extracción de palabras claves (KEA), el equipo creó varias versiones, algunas basadas en un subconjunto reducido de AGROVOC conocido como AGROTAGS (producido por el socio ICRISAT) y otros que utilizaban el conjunto completo de conceptos AGROVOC.
MIMOS, en colaboración con IITK y FAO, produjeron una interesante aplicación, además del servicio de etiquetado IITK, almacenando las palabras claves generadas como triples RDF y creando a partir de esto una nube de etiquetas que muestra las palabras claves que se extraen más comúnmente.
Además, la FAO ha colaborado con el Metadata Research Center de la Universidad de Carolina del Norte, que incluyó a AGROVOC junto con una serie de otros tesauros en su herramienta de indexación y exploración conocida como HIVE.
Por último, en el contexto del proyecto agINFRA, la FAO armó un paquete de indexación basado en AGROVOC utilizando el marco de indexación Maui.
Servicios
Actualmente, se puede acceder a una serie de servicios ya sea como interfaz de web para la carga manual de documentos o como servicios web REST que se pueden invocar de manera programada:
Subconjunto AGROTAGS V3 de AGROVOC
Tesauro AGROVOC completo
- IITK Kanpur Agrotagger alojado en MIMOS (para invocar este servicio de manera programada, siga las mismas instrucciones que para el servicio IITK Kanpur)
Universidad de Carolina del Norte – Indexador Hive
- Servicio de carga manual que incluye AGROVOC
- Cómo invocar este servicio de manera programada utilizando REST
MAUI, incluye AGROVOC
Paquetes de instalación:
Evaluaciones
En 2011, el Metadata Research Center de la Facultad de Ciencias Informáticas y Bibliotecológicas de la Universidad de Carolina del Norte realizó dos análisis de AgroTagger. Objetivo: comparar la indexación automática y manual.
“Una evaluación de metadatos de temas asignados automáticamente utilizando AgroTagger y HIVE"
Trabajo independiente de Jenni Clements.
El estudio compara los metadatos de temas asignados por dos programas de indexación automática, AgroTagger y HIVE (Apoyo a la ingeniería de vocabulario interdisciplinario) con metadatos de temas asignados por profesionales de la información. El objetivo es determinar si los términos generados automáticamente son mejores que los términos asignados por los profesionales y si pueden considerarse lo suficientemente adecuados para su uso en registros de metadatos.
Informe conjunto de Jackie Chapman, Jesse Savage y Brian Young.
El objetivo del proyecto es estudiar la efectividad de términos de metadatos AGROVOC generados de manera automática y manual evaluando la relevancia de los términos en base al juicio del usuario. El estudio piloto busca establecer una metodología para lograr el objetivo general del proyecto, lo que incluye el desarrollo de un instrumento de encuestas factible de utilizar en estudios de mayor envergadura en el futuro.