Luppar: um sistema de recuperação de informação para coleções fechadas de documentos

• Main Author: Silva, Fabiano Tavares da
• Publication Date: 2018
• Format: Master thesis
• Language: por
• Source: Repositório Institucional da UECE
• Download full: https://siduece.uece.br/siduece/trabalhoAcademicoPublico.jsf?id=83480
• topic: Ciência da computação; Desenvolvimento de softwares; Recuperação de informação

<div style="">Esta dissertação descreve um sistema de Recuperação de Informação (RI) para coleções de documentos aproximadamente uniformes em tamanho e formato. Exemplos de tais coleções são anais de conferências ou revistas científicas, prontuários médicos, sinopses de notícias, entre outros. Todas as coleções possuem em comum o mesmo domínio. A questão chave em RI é trazer a necessidade de informação do usuário em documentos relevantes. A consulta por ele projetada pode não carregar toda sua intenção do que realmente deseja. Na literatura o uso de diversas técnicas de realimentação implícita de consultas ataca diretamente esse problema. Para este trabalho analisaram-se as técnicas existentes desde o uso de tesauro até propor uma abordagem que usa a teoria de Semântica Distribucional para construir uma Análise de Contexto Local. Utilizou-se quatro coleções com distintos aspectos de domínio, sendo uma das coleções originalmente construída em português e disponibilizada para trabalhos futuros. O trabalho propõe avaliar o sistema de RI como um todo: com a expansão de consulta, a recuperação e o ranqueamento com algoritmos de baseline equivalentes aos métodos clássicos. Como forma de alcançar êxito nas tarefas que compõem o estado da arte de RI foi desenvolvido um motor de busca com interface Web que permite também o uso de técnicas de feedback de relevância. A abordagem é avaliada nas quatro bases de dados em inglês e português e comparada com técnicas semelhantes. Os resultados dos experimentos validaram a abordagem e mostram-se com uma performance competitiva e qualificada para as soluções geradas.&nbsp;</div><div style="">Palavras-chave: Recuperação de informação. Análise de Contexto Local. Semântica Distribucional. Indexação. Expansão de Consultas.</div>