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Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.55.2007.tde-15062007-143252
Documento
Autor
Nome completo
João Marcelo Azevedo Arcoverde
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Carlos, 2007
Orientador
Banca examinadora
Nunes, Maria das Graças Volpe (Presidente)
Monard, Maria Carolina
Orengo, Viviane Moreira
Título em português
Indução de filtros lingüisticamente motivados na recuperação de informação
Palavras-chave em português
Aprendizado de máquina
Categorização de textos
Filtragem de informação
Processamento de linguagem natural
Recuperação de informação
Sintagmas nominais
Resumo em português
Apesar dos processos de recuperação e filtragem de informação sempre terem usado técnicas básicas de Processamento de Linguagem Natural (PLN) no suporte à estruturação de documentos, ainda são poucas as indicações sobre os avanços relacionados à utilização de técnicas mais sofisticadas de PLN que justifiquem o custo de sua utilização nestes processos, em comparação com as abordagens tradicionais. Este trabalho investiga algumas evidências que fundamentam a hipótese de que a aplicação de métodos que utilizam conhecimento linguístico é viável, demarcando importantes contribuições para o aumento de sua eficiência em adição aos métodos estatásticos tradicionais. É proposto um modelo de representação de texto fundamentado em sintagmas nominais, cuja representatividade de seus descritores é calculada utilizando-se o conceito de evidência, apoiado em métodos estatísticos. Filtros induzidos a partir desse modelo são utilizados para classificar os documentos recuperados analisando-se a relevância implícita no perfil do usuário. O aumento da precisão (e, portanto, da eficácia) em sistemas de Recuperação de Informação, conseqüência da pós-filtragem seletiva de informações, demonstra uma clara evidência de como o uso de técnicas de PLN pode auxiliar a categorização de textos, abrindo reais possibilidades para o aprimoramento do modelo apresentado
Título em inglês
Linguistically motivated filter induction in information retrieval
Palavras-chave em inglês
Information filtering
Information retrieval
Machine learning
Natural language processing
Noun phrases
Text categotization
Resumo em inglês
Although Information Retrieval and Filtering tasks have always used basic Natural Language Processing (NLP) techniques for supporting document structuring, there is still space for more sophisticated NLP techniques which justify their cost when compared to the traditional approaches. This research aims to investigate some evidences that justify the hypothesis on which the use of linguistic-based methods is feasible and can bring on relevant contributions to this area. In this work noun phrases of a text are used as descriptors whose evidence is calculated by statistical methods. Filters are then induced to classify the retrieved documents by measuring their implicit relevance presupposed by an user profile. The increase of precision (efficacy) in IR systems as a consequence of the use of NLP techniques for text classification in the filtering task is an evidence of how this approach can be further explored
 
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Data de Publicação
2007-06-15
 
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