Termos e relacionamentos em evidência na recuperação de informação

• Main Author: Gonzalez, Marco Antonio Insaurriaga
• Other Authors: Lima, Jose Valdeni de
• Format: Others
• Language: Portuguese
• Published: 2007
• Subjects: Armazenamento : Dados; Recuperacao : Informacao
• Online Access: http://hdl.handle.net/10183/5962

Muitas abordagens para recuperação de informação (RI) assumem duas hipóteses: (i) cada termo de um documento é estatisticamente independente de todos os outros termos no texto, e (ii) métodos lingüísticos são de difícil aplicação nesta área. Contudo, há regularidades lingüísticas, produzidas pelas dependências entre termos, que precisam ser consideradas quando um texto é representado, e a representação de textos é crucial para aplicações que utilizam processamento da linguagem natural, como a RI. Um texto é mais do que uma simples seqüência de caracteres ou palavras. As palavras apresentam características morfológicas e relações de coesão que não podem ser esquecidas na descrição dos conceitos presentes no texto. Nesse sentido, um novo modelo com dependência de termos para a RI, denominado TR+, é proposto. Ele inclui: (i) nominalização, como processo de normalização lexical, e identificação de relações lexicais binárias (RLBs) e (ii) novas fórmulas para cálculo do peso das unidades de indexação (descritores). Essas fórmulas se baseiam no conceito de evidência, que leva em conta, além da freqüência de ocorrência, os mecanismos de coesão do texto. O modelo também inclui operadores Booleanos na consulta, para complementar a especificação da dependência de termos. Avaliações experimentais foram realizadas para demonstrar que (i) a nominalização apresenta melhores resultados em relação aos processos de normalização lexical usuais, (ii) a aquisição de informação lingüística, através de RLBs, e o uso de consultas Booleanas contribuem para a especificação de dependência de termos, e (iii) o cálculo da representatividade dos descritores baseado em evidência apresenta vantagens em relação ao cálculo baseado em freqüência de ocorrência. Os experimentos relatados indicam que esses recursos melhoram os resultados de sistemas de RI.