Uso da inteligência artificial para recuperação da informação com abordagem semântica: modelo de aplicação para documentos textuais em ambientes digitais

• Ano de defesa: 2021
• Autor(a) principal: Navarro, Fabio Piola [UNESP]
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
• Palavras-chave em Português: Recuperação da informação; Inteligência artificial; Incorporação de palavras; Latent Dirichlet Allocation; Modelos neurais; Word2Vec; Information retrieval; Artificial intelligence; Word incorporation; Neural models
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/11449/204693

A quantidade de documentos digitais tem aumentado significativamente ultimamente e a necessidade de armazenamento e recuperação destes levou ao uso de sistemas computacionais como solução para acesso e disseminação da informação. A inteligência artificial, em suas variadas subáreas vem sendo pesquisada como aplicação para a evolução de diversos processos da ciência da informação e em especial para recuperação da informação. Uma das subáreas da inteligência artificial, o processamento de linguagem natural, tem tido repercussão nos ambientes de pesquisa como meio para melhoria dos processos de recuperação da informação nestes sistemas computacionais. Há um conjunto de discussões para melhorias das abordagens semânticas utilizando-se da inteligência artificial e suas tecnologias e técnicas para recuperação da informação e melhor aproveitamento para a sociedade dos conteúdos produzidos nestes sistemas computacionais. Este cenário contribuiu para o interesse em averiguar se modelos de aprendizado de máquina, em especial modelos neurais aplicados ao processamento de linguagem natural podem contribuir com a proposta de um modelo para recuperação da informação com abordagem semântica nestes sistemas computacionais. O objetivo geral deste trabalho está em ampliar a capacidade de Recuperação da Informação com abordagem semântica em ambientes digitais de documentos textuais, para que o usuário, em suas necessidades informacionais, possa expandir o acesso à informação contextual nestes ambientes. Para isso, foi criado um modelo para recuperação da informação com abordagem semântica utilizando técnicas de inteligência artificial em conjunto com processos e algoritmos do processamento de linguagem natural. Além disso, foi realizada pesquisa bibliográfica visando identificar quais as técnicas ligadas ao processo de recuperação da informação em sistemas computacionais utilizando inteligência artificial. A partir dos resultados desta pesquisa, foi realizada uma análise do processamento de linguagem natural usando inteligência artificial para recuperação da informação e foram usadas técnicas como incorporação de palavras, topic modeling e algoritmos como Word2Vec e Latent Dirichlet Allocation – LDA, que foram aplicados à proposta do modelo de forma integrada. Como resultado, esta tese apresenta a viabilidade do modelo proposto que ao utilizar das técnicas mencionadas de forma integrada e do processo de expansão contextual com o algoritmo Word2Vec possibilitará aos usuários um processo de recuperação da informação com abordagem semântica.