Evaluation of the Annif automatic indexing system in information science journal articles

Lapa, Remi Correia; Correa, Renato Fernandes

doi:10.5007/1518-2924.2026.e109644

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Artigo Original • Encontros Bibli 31 • 2026 • https://doi.org/10.5007/1518-2924.2026.e109644 linkcopy

Evaluation of the Annif automatic indexing system in information science journal articles

Authorship SCIMAGO INSTITUTIONS RANKINGS

Objective: This study evaluates the performance of the Annif automatic indexing tool in assigning descriptors to scientific articles within the field of Information Science.

Methods: The research adopted an empirical and exploratory approach. It used a corpus composed of 60 articles written in Portuguese and previously indexed manually with the Brazilian Thesaurus of Information Science (TBCI). The corpus was divided into two subsets: 30 articles were used for training and 30 for testing. Annif was configured with the MLLM backend and compared with the terms assigned through intellectual indexing using the metrics of Precision, Recall, F1-score, and Consistency. A qualitative analysis of the generated terms was also conducted.

Results: The system demonstrated moderate performance, achieving a Precision of 49.52%, Recall of 50.1%, F1-score of 49.23%, and Consistency of 31.63%.

Conclusions: It is concluded that Annif is a viable tool for supporting semi-automatic indexing workflows, provided that its suggestions are validated by human indexers.

KEYWORDS:
Annif; machine learning; automatic indexing; digital repositories; Brazilian Thesaurus of Information Science

Nome	Tipo	Dependências adicionais	Descrição	Docs. de treinamento recomendados	Tamanho ideal do texto	*Suporta otimização (hyperopt)*
TF-IDF	Associativo	Não	Algoritmo de base que utiliza pesos TF-IDF; útil para testes e configurações iniciais	-	Curto / longo	Não
fastText	Associativo	Sim	Modelo baseado em embeddings de palavras e subpalavras (n-grams) com redes neurais	10.000+	Curto / longo	Não
Omikuji	Associativo	Sim	Classificação multilabel em larga escala por árvore de decisão	10.000+	Curto / longo	Não
SVC	Associativo	Não	Classificação linear do tipo Support Vector Classification; não multilabel	-	-	Não
MLLM	Lexical	Não	Implementação similar ao sistema Maui, baseada em correspondência lexical	100 - 10.000	Longo	Sim
Ensemble	Ensemble	Não	Combina resultados de múltiplos backends por média ponderada	N/A	N/A	Sim
NN-nsemble	Ensemble	Sim	Combina resultados por rede neural, otimizando pesos entre modelos	1.000 - 10.000	Longo	Não
PAV	Ensemble	Não	Ensemble dinâmico e treinável que combina resultados de múltiplos projetos	-	-	Não
YAKE	Lexical	Sim	Extração não supervisionada de palavras-chave; não requer treinamento	N/A	Longo	Não
STWFSA	Lexical	Sim	Tradutor estatístico baseado em autômatos de estados finitos ponderados	-	Curto / longo	Não
HTTP	Especial	Não	Permite comunicação via API REST com outra instância do Annif ou serviço externo	N/A	N/A	Não
Dummy	Especial	Não	Retorna resultados fixos, usado para testes internos e validações	N/A	N/A	N/A
X-Transformer	Associativo	Sim	É um algoritmo de rankeamento extreme multilabel text classification (XMTC) baseado em modelos Transformer tipo BERT que faz parte do framework PECOS. Sua integração com o Annif é experimental.	10.000+	Longo	Sim

Autor(es) / Ano	Idioma e tipologia do corpus	Vocabulário controlado	Descrição
Suominen (2019)	Inglês; artigos e registros de repositórios universitários	YSO - Yleinen Suomalainen Ontologia (Ontologia Geral Finlandesa)	Demonstra o potencial do Annif em repositórios universitários, mostrando que parte significativa das sugestões foi adotada por bibliotecários. Introduz a arquitetura modular e a integração via serviço web, ressaltando ganhos práticos no fluxo de trabalho e a necessidade de um corpus mais representativo e de refinamento contínuo.
Lehtonen e Piukkula (2020)	Finlandês; registros de programas de rádio e TV da base Ritva	YSO - Yleinen Suomalainen Ontologia (Ontologia Geral Finlandesa)	Avaliaram a aplicação do Annif em indexação de programas audiovisuais em grande escala. Mostram que, treinado com um corpus substancial de descrições, o sistema atribuiu termos relevantes de forma consistente. Destacam o potencial do sistema para ampliar a acessibilidade e a recuperação temática de acervos audiovisuais, ressaltando a necessidade de ajustes contínuos de treinamento e de curadoria do vocabulário.
Hahn (2021)	Inglês; registros bibliográficos no formato MARC para entidades de trabalho em bibliotecas	LCSH (Library of Congress Subject Headings)	Investigou métodos semiautomáticos em BIBFRAME. Utilizou o Annif para sugerir descritores do LCSH, articulando-o a linked data. Destacou a viabilidade da abordagem librarian-in-the-loop. Privilegiou análises de integração e usabilidade, sem foco em métricas clássicas.
Lappalainen et al. (2021)	Multilíngue (finlandês, inglês, sueco); registros de bibliotecas, arquivos e museus	YSO - Yleinen Suomalainen Ontologia (Ontologia Geral Finlandesa) e vocabulários específicos de domínio	Apresentam os desafios e soluções no desenvolvimento do Annif em bibliotecas, arquivos e museus. Documentam aspectos técnicos da arquitetura, o uso de múltiplos algoritmos e ensembles. Enfatizam a importância da avaliação contínua por métricas (precisão, revocação, F1, NDCG) e da participação humana em processos semiautomáticos.
Suominen, Inkinen e Lehtinen (2022)	Multilíngue (finlandês, sueco, inglês); registros institucionais e catálogos	YSO - Yleinen Suomalainen Ontologia (Ontologia Geral Finlandesa) e vocabulários nacionais integrados ao Finto AI	Descrevem o desenvolvimento do Annif e do serviço Finto AI, destacando sua integração em fluxos automatizados (ex. DSpace). Relatam desafios técnicos e operacionais de escalabilidade e manutenção em ambientes multilíngues.
Suominen e Koskenniemi (2022)	Multilíngue (finlandês, sueco e inglês); corpus de teses (University of Jyväskylä), descrições de livros (Kirjavälitys Oy) e registros de descoberta (Finna.fi)	YSO (incluindo o YSO Places) e YKL - Classificação das Bibliotecas Públicas da Finlândia	Compararam nove métodos de normalização lexical (stemming e lematização) no Annif. Testaram backends MLLM, Omikuji Parabel e Bonsai. Concluíram que lematização avançados (ex. stanza) superam abordagens básicas em finlandês e sueco, enquanto em inglês métodos simples (Snowball) se mostraram eficazes. O estudo orientou a integração do Simplemma como módulo do Annif.
Brito e Martins (2023a)	Português; 438 títulos, resumos e palavras-chave de artigos (BRAPCI) e texto completo de teses e dissertações do Repositório da Universidade de Brasília (RiUnB)	Termos do Tesauro Brasileiro de Ciência da Informação (TBCI)	Propõem um framework genérico para a geração automática de assuntos em repositórios digitais. Destacam a importância de um vocabulário controlado e um corpus adequado e robusto para treinamento e recomendam que os metadados gerados automaticamente sejam revisados e validados por especialistas para garantir a qualidade e precisão.
Brito e Martins (2023b)	Português; 52 títulos, resumos e palavras-chave de artigos (BRAPCI) e texto completo de tese do Repositório Institucional da UnB (RiUnB)	Termos do Tesauro Brasileiro de Ciência da Informação (TBCI)	Estudo de caso que aplicou o Annif (backend MLLM) em dois níveis: (i) treinamento com 52 artigos da BRAPCI; (ii) teste preliminar com texto completo de tese do RiUnB para validar um framework de indexação. Os resultados mostraram boa similaridade entre termos sugeridos e palavras-chave do autor, mas sem comparações sistemáticas entre diferentes backends.
Ahmed, Mukhopadhyay e Mukhopadhyay (2023)	Inglês e hindi; registros bibliográficos MARC	LCSH em Linked Open Data (LOD)	Aplicaram o Annif em um ambiente experimental de bibliotecas, testando diferentes bakcends (TF-IDF, Omikuji-Parabel, Omikuji-Bonsai e NN-Ensemble). O estudo evidenciou a viabilidade da indexação semiautomatizada baseada em IA/ML, mas ressaltou a dependência da qualidade do corpus de treinamento e a necessidade de supervisão humana.
Mitra e Mukhopadhyay (2023)	Inglês; corpus de treinamento composto por mais de 137 mil registros obtidos de bases abertas (CoRE, CrossRef, OpenAlex, Semantic Scholar) relacionados ao domínio LGBTQIA+	Homosaurus (versão 3.3, SKOS)	Desenvolveram um sistema semiautomático de indexação para um domínio de baixo recurso em bibliotecas indianas. Avaliaram múltiplos backends no Annif (TF-IDF, Omikuji Bonsai/Parabel e Ensemble Neural Network), destacando que tanto o Omikuji quanto o ensemble baseado em redes neurais obtiveram desempenho superior ao TF-IDF, alcançando métricas. Ressalta ainda o potencial do Annif quando aliado a vocabulários especializados.
Ahmed (2023)	Inglês; registros bibliográficos e metadados do AGRIS (artigos, livros, relatórios técnicos, teses e anais de conferências)	AGROVOC - Tesauro Multilíngue	Desenvolve um quadro experimental de indexação automática para o domínio da agricultura, integrando os sistemas AGRIS, AGROVOC e Annif. O estudo treina o Annif com um conjunto de dados de cerca de 99,99% do corpus de 0,82 milhões de registros e testa o Annif com cerca de 0,01% dos 0,82 milhões de registros. O sistema utiliza backends como TF-IDF, fastText, Omikuji e redes neurais para gerar descritores automáticos com base em títulos e resumos.
Golub et al. (2024)	Sueco e inglês; registros bibliográficos do catálogo nacional Libris	CDD (Classificação Decimal de Dewey)	Aplicaram o Annif à CDD em um catálogo nacional. Compararam múltiplos backends: lexicais (TF-IDF e BM25), além de SVC, fastText, Omikuji Bonsai e combinações via ensemble. O melhor desempenho foi obtido com o ensemble, complementado por análise qualitativa sobre o valor das classes automáticas.
Dermentzi et al. (2025)	Multilíngue (17 idiomas, com predominância de inglês, alemão, francês, hebraico e russo) em descrições arquivísticas do EHRI Portal (metadados de coleções, registros em níveis de coleção a item, baseados no padrão ISAD(G))	EHRI Terms, tesauro específico do Holocausto, estruturado em SKOS e expandido para 913 termos em 12 línguas	Estudo comparativo que avalia abordagens estatísticas, lexicais, ensembles (incluindo o NN Ensemble do Annif) e modelos de LLMs (zero-shot e fine-tuning, como BERT multilíngue). Os resultados mostraram que o ensemble neural do Annif obteve desempenho elevado em métricas de F1, mas os LLMs refinados também se destacaram, revelando potencial para uso em fluxos semi-automáticos de indexação em larga escala. O estudo conclui que, embora promissoras, tais ferramentas são mais adequadas em workflows híbridos (humano-máquina), em linha com os princípios FAIR e a necessidade de maior interoperabilidade entre acervos dispersos.
Kerketta e Mukhopadhyay (2025)	Inglês; 213.879 registros bibliográficos em formato MARC-21 (títulos, resumos e descritores)	CDD (Classificação Decimal de Dewey)	Exploraram o uso do Annif para predição automática de números de classificação na CDD, a partir de registros bibliográficos em formato MARC-21. Treinaram o sistema com um grande corpus e testaram múltiplos backends (fastText, Omikuji, SVC e um ensemble (NN-Ensemble). O modelo ensemble apresentou desempenho superior, avaliado por métricas como F1@5 e NDCG.
Kivimaki et al. (2025)	Inglês e Finlandês; descrições de cursos universitários (títulos, objetivos de aprendizagem e conteúdos curriculares)	YSO - Yleinen Suomalainen Ontologia (Ontologia Geral Finlandesa)	Estudo experimental que aplicou o Annif para geração automática de palavras-chave em descrições de cursos, resultando em 36.124 termos (3.504 únicos). Obteve acurácia de até 64% no corpus em inglês e cerca de 53% em finlandês. Concluiu que o Annif pode apoiar a indexação semiautomática de currículos e catálogos acadêmicos, mas a validação humana é indispensável para garantir precisão e pertinência semântica.
Poley et al. (2025)	Alemão e Inglês; publicações digitais e impressas da coleção da Biblioteca Nacional da Alemanha (livros, teses, periódicos, e publicações eletrônicas em PDF/EPUB)	DDC (Dewey Decimal Classification) e GND (Gemeinsame Normdatei)	O estudo descreve a evolução e a implementação da catalogação automática de assuntos (Automatic Subject Cataloguing) na Deutsche Nationalbibliothek (DNB), detalhando os processos de classificação e indexação baseados em machine learning e abordagens léxicas integradas ao Annif. Apresenta o sistema EMa (Erschließungsmaschine), uma arquitetura modular e de código aberto que combina modelos supervisionados (Omikuji, SVC) e léxicos (MLLM) para atribuir categorias DDC e descritores GND.
Suominen, Inkinen e Lehtinen (2025)	Corpus bilíngue (alemão e inglês) composto por registros bibliográficos do banco de dados TIBKAT, abrangendo diferentes tipos documentais (artigos, livros, teses)	GND (Gemeinsame Normdatei)	Apresenta a participação do Annif na tarefa SemEval-2025 Task 5 (LLMs4Subjects), voltada à indexação automática de assuntos em ambiente bilíngue. O estudo combina métodos tradicionais de aprendizado de máquina (Omikuji/Bonsai, MLLM e XTransformer) com técnicas baseadas em LLMs, utilizadas para tradução e geração sintética de dados de treinamento. O artigo também enfatiza a vantagem do baixo custo computacional dos métodos tradicionais e a importância de ampliar o corpus de treinamento e a avaliação qualitativa em futuras pesquisas.

Parâmetro	Valor	Descrição
name	crci-mllm-pt	Identificador único do projeto.
language	pt	Código de idioma (ISO 639-1) para o português.
backend	mllm	Especifica o uso do backend MLLM.
vocab	tbci-skos	Referência no projeto que carrega o vocabulário controlado (TBCI) no formato SKOS.
analyzer	snowball (portuguese)	Define o pipeline de pré-processamento: tokenização, remoção de stopwords e aplicação do algoritmo snowball stemmer para o português.
limit	10	Número máximo de descritores sugeridos para cada documento.

Métrica	Valor Médio (%)
Precisão (P)	49,00
Revocação (R)	50,10
Medida F (F1)	49,23
Consistência	31,63

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[TFN1] Fonte: Adaptado de Inkinen (2025) e Suominen, Inkinen e Lehtinen (2025).