Mejora de la recuperación de información en bases de datos de texto utilizando recursos lingüísticos
Al convertirse la web en el mayor repositorio de conocimiento y en un medio de publicación fácilmente accesible para todos, la Recuperación de Información ha dejado de ser un campo exclusivo de los especialistas en Ciencias de la Información y ha pasado a ser un campo relacionado con cualquier pe...
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| Autor principal: | |
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| Otros Autores: | |
| Formato: | doctoralThesis Tésis de Doctorado publishedVersion |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2016
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/2133/6447 http://hdl.handle.net/2133/6447 |
| Aporte de: |
| Sumario: | Al convertirse la web en el mayor repositorio de conocimiento y en un medio
de publicación fácilmente accesible para todos, la Recuperación de Información ha
dejado de ser un campo exclusivo de los especialistas en Ciencias de la Información
y ha pasado a ser un campo relacionado con cualquier persona. El maximizar la
cantidad de documentos relevantes obtenidos para una consulta depende de la
destreza de este especialista para preparar una estrategia de búsqueda adecuada. Si
bien los usuarios no tienen por qué conocer técnicas de recuperación de información,
la propuesta de esta tesis es mejorar los resultados de su búsqueda por medio de un
“especialista” que implementa estas técnicas.
Se propone el refinamiento semántico de los conceptos de la consulta a fin de
mejorar la precisión de los resultados, utilizando recursos lingüísticos para construir
una estrategia de búsqueda adecuada. El refinamiento semántico propuesto consiste
en: guiar al usuario para desambiguar los conceptos ingresados por él, permitirle
seleccionar conceptos jerárquicamente relacionados a fin de precisar los documentos
a recuperar, y expandir semánticamente los conceptos a fin de aumentar la cantidad
de documentos a recuperar. Los recursos lingüísticos que pueden utilizarse son
tesauros, diccionarios, diccionarios multilinguales y ontologías. Qué recursos
utilizar, depende del área del conocimiento de la consulta y de los recursos
disponibles para ese área.
Se evalúa el refinamiento semántico, eligiendo el recurso WordNet para
consultas de dominio general y el recurso MeSH, especializado en el área salud, para
las consultas en un dominio específico. Las experiencias realizadas muestran que
aumenta la precisión de los resultados en un 19,03 % en el dominio general y en un
33,50 % en un dominio específico del conocimiento.
Otro aspecto tratado es la inmersión del refinamiento semántico en un motor
de búsqueda propio de un sitio web y en sistemas de recomendación. Los resultados
experimentales muestran que el uso del refinamiento mejora las prestaciones del
motor de búsqueda del sitio, con respecto a su uso en su forma estándar, obteniéndose un incremento cercano al 33% en la precisión y duplicando
aproximadamente la cantidad de documentos recuperados. Para la inclusión del
refinamiento en sistemas de recomendación se elige el área educación, planteando el
agregado de la personalización de los resultados utilizando metadatos del usuario y
metadatos de los documentos. De esta forma se potencia la recuperación obtenida del
refinamiento semántico porque se ordenan los resultados de distinta forma según el
usuario y el momento en que éste haya realizado la consulta. |
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