Recuperação de informação baseada em ontologia: uma proposta utilizando o modelo vetorial

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2018
Autor(a) principal: Janaite Neto, Jorge [UNESP]
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Recuperação de informação
Ontologia
Indexação automática
Expansão de consulta
OWL
OWL2
Information retrieval
Ontology
Automatic indexing
Query expansion
Link de acesso: http://hdl.handle.net/11449/154340
Resumo: A recuperação de informação ocorre por meio da comparação entre as representações dos documentos de um acervo e a representação da necessidade de informação do usuário. Um documento é recuperado quando sua representação coincidir total ou parcialmente com a representação da necessidade de informação do usuário. O processo de recuperação de informação pode ser visto como um problema linguístico no qual o conteúdo informacional dos documentos e a necessidade de informação do usuário são representados por um conjunto de termos. A eficiência do processo de recuperação de informação depende da qualidade das representações dos documentos e dos termos empregados pelo usuário para representar sua necessidade de informação. Quanto mais compatíveis forem essas representações maior será a eficiência do processo de recuperação. A partir de uma pesquisa exploratória e descritiva fundamentada em bibliografia específica, este trabalho propõe a utilização de ontologias computacionais em sistemas de recuperação de informação baseados no Modelo Espaço Vetorial. As ontologias são empregadas como estrutura terminológica externa utilizadas tanto na expansão dos termos de indexação quanto na expansão dos termos que compõe a expressão de busca. A expansão dos termos de indexação é feita logo após a extração dos termos mais representativos do documento em análise durante o processo de indexação, consistindo na adição de novos termos conceitualmente relacionados a fim de enriquecer a representação do documento. A expansão da consulta é obtida a partir da adição de novos termos relacionados aos já existentes na expressão de busca com o objetivo de melhor contextualizá-los. Nesta proposta utiliza-se apenas a estrutura terminológica e hierárquica oferecida por uma ontologia computacional OWL, sem considerar os demais tipos de relações possíveis nem as restrições lógicas que podem ser descritas, podendo esses recursos serem utilizados em trabalhos futuros na tentativa de melhorar ainda mais a eficiência do processo de recuperação. A proposta apresentada neste estudo pode ser implementada e futuramente tornar-se um sistema de recuperação de informação totalmente operacional.
id UNSP_f5570a550c83884d60ea4b9267da5ebc
oai_identifier_str oai:repositorio.unesp.br:11449/154340
network_acronym_str UNSP
network_name_str Repositório Institucional da UNESP
repository_id_str
spelling Recuperação de informação baseada em ontologia: uma proposta utilizando o modelo vetorialOntology based information retrieval: a proposal using the vector space modelRecuperação de informaçãoOntologiaIndexação automáticaExpansão de consultaOWLOWL2Information retrievalOntologyAutomatic indexingQuery expansionA recuperação de informação ocorre por meio da comparação entre as representações dos documentos de um acervo e a representação da necessidade de informação do usuário. Um documento é recuperado quando sua representação coincidir total ou parcialmente com a representação da necessidade de informação do usuário. O processo de recuperação de informação pode ser visto como um problema linguístico no qual o conteúdo informacional dos documentos e a necessidade de informação do usuário são representados por um conjunto de termos. A eficiência do processo de recuperação de informação depende da qualidade das representações dos documentos e dos termos empregados pelo usuário para representar sua necessidade de informação. Quanto mais compatíveis forem essas representações maior será a eficiência do processo de recuperação. A partir de uma pesquisa exploratória e descritiva fundamentada em bibliografia específica, este trabalho propõe a utilização de ontologias computacionais em sistemas de recuperação de informação baseados no Modelo Espaço Vetorial. As ontologias são empregadas como estrutura terminológica externa utilizadas tanto na expansão dos termos de indexação quanto na expansão dos termos que compõe a expressão de busca. A expansão dos termos de indexação é feita logo após a extração dos termos mais representativos do documento em análise durante o processo de indexação, consistindo na adição de novos termos conceitualmente relacionados a fim de enriquecer a representação do documento. A expansão da consulta é obtida a partir da adição de novos termos relacionados aos já existentes na expressão de busca com o objetivo de melhor contextualizá-los. Nesta proposta utiliza-se apenas a estrutura terminológica e hierárquica oferecida por uma ontologia computacional OWL, sem considerar os demais tipos de relações possíveis nem as restrições lógicas que podem ser descritas, podendo esses recursos serem utilizados em trabalhos futuros na tentativa de melhorar ainda mais a eficiência do processo de recuperação. A proposta apresentada neste estudo pode ser implementada e futuramente tornar-se um sistema de recuperação de informação totalmente operacional.The information retrieval occurs by means of match between the representations of documents from a collection and the representation of user information’s needs. A document is retrieved when its representation matches totally or partially to the user information’s needs. The process of information retrieval can be seen as a linguistic issue in which the document information content and the user information need are represented by a set of terms. Its efficiency depends on the quality of the representations of the documents and the terms used to represent the user’s information need. The more compatible these representations were, the more efficient the retrieval process. Based on an exploratory and descriptive research substantiated in a specific bibliography, this paper offers to use computational ontologies in information retrieval systems based on the Vector Space Model. The ontologies are applied as external terminological structures used in the indexing terms expansion as well as in the expansion of the terms which compound the query expression. The indexing terms expansion is made as soon as the extraction of the more representative terms of the document in analysis during the indexing process, consisting on the adding of new conceptually related terms in order to improve the document representation. Query expansion is obtained from adding new related terms to the existent ones in the query expression to better contextualize them. In this propose, only the terminological and hierarchical structure offered by an OWL computational ontology was used, regardless other possible relations and logical restrictions that could be descripted, saving these resources to be used in further works in an attempt to improve the retrieval process efficiency. The shown proposition can be implemented and become a fully operational information retrieval system.Não recebi financiamentoUniversidade Estadual Paulista (Unesp)Ferneda, Edberto [UNESP]Universidade Estadual Paulista (Unesp)Janaite Neto, Jorge [UNESP]2018-06-25T13:46:39Z2018-06-25T13:46:39Z2018-05-30info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/11449/15434000090544233004110043P472221429545873490000-0002-2269-5371porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UNESPinstname:Universidade Estadual Paulista (UNESP)instacron:UNESP2024-08-12T18:09:21Zoai:repositorio.unesp.br:11449/154340Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.unesp.br/oai/requestrepositoriounesp@unesp.bropendoar:29462024-08-12T18:09:21Repositório Institucional da UNESP - Universidade Estadual Paulista (UNESP)false
dc.title.none.fl_str_mv Recuperação de informação baseada em ontologia: uma proposta utilizando o modelo vetorial
Ontology based information retrieval: a proposal using the vector space model
title Recuperação de informação baseada em ontologia: uma proposta utilizando o modelo vetorial
spellingShingle Recuperação de informação baseada em ontologia: uma proposta utilizando o modelo vetorial
Janaite Neto, Jorge [UNESP]
Recuperação de informação
Ontologia
Indexação automática
Expansão de consulta
OWL
OWL2
Information retrieval
Ontology
Automatic indexing
Query expansion
title_short Recuperação de informação baseada em ontologia: uma proposta utilizando o modelo vetorial
title_full Recuperação de informação baseada em ontologia: uma proposta utilizando o modelo vetorial
title_fullStr Recuperação de informação baseada em ontologia: uma proposta utilizando o modelo vetorial
title_full_unstemmed Recuperação de informação baseada em ontologia: uma proposta utilizando o modelo vetorial
title_sort Recuperação de informação baseada em ontologia: uma proposta utilizando o modelo vetorial
author Janaite Neto, Jorge [UNESP]
author_facet Janaite Neto, Jorge [UNESP]
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Ferneda, Edberto [UNESP]
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
dc.contributor.author.fl_str_mv Janaite Neto, Jorge [UNESP]
dc.subject.por.fl_str_mv Recuperação de informação
Ontologia
Indexação automática
Expansão de consulta
OWL
OWL2
Information retrieval
Ontology
Automatic indexing
Query expansion
topic Recuperação de informação
Ontologia
Indexação automática
Expansão de consulta
OWL
OWL2
Information retrieval
Ontology
Automatic indexing
Query expansion
description A recuperação de informação ocorre por meio da comparação entre as representações dos documentos de um acervo e a representação da necessidade de informação do usuário. Um documento é recuperado quando sua representação coincidir total ou parcialmente com a representação da necessidade de informação do usuário. O processo de recuperação de informação pode ser visto como um problema linguístico no qual o conteúdo informacional dos documentos e a necessidade de informação do usuário são representados por um conjunto de termos. A eficiência do processo de recuperação de informação depende da qualidade das representações dos documentos e dos termos empregados pelo usuário para representar sua necessidade de informação. Quanto mais compatíveis forem essas representações maior será a eficiência do processo de recuperação. A partir de uma pesquisa exploratória e descritiva fundamentada em bibliografia específica, este trabalho propõe a utilização de ontologias computacionais em sistemas de recuperação de informação baseados no Modelo Espaço Vetorial. As ontologias são empregadas como estrutura terminológica externa utilizadas tanto na expansão dos termos de indexação quanto na expansão dos termos que compõe a expressão de busca. A expansão dos termos de indexação é feita logo após a extração dos termos mais representativos do documento em análise durante o processo de indexação, consistindo na adição de novos termos conceitualmente relacionados a fim de enriquecer a representação do documento. A expansão da consulta é obtida a partir da adição de novos termos relacionados aos já existentes na expressão de busca com o objetivo de melhor contextualizá-los. Nesta proposta utiliza-se apenas a estrutura terminológica e hierárquica oferecida por uma ontologia computacional OWL, sem considerar os demais tipos de relações possíveis nem as restrições lógicas que podem ser descritas, podendo esses recursos serem utilizados em trabalhos futuros na tentativa de melhorar ainda mais a eficiência do processo de recuperação. A proposta apresentada neste estudo pode ser implementada e futuramente tornar-se um sistema de recuperação de informação totalmente operacional.
publishDate 2018
dc.date.none.fl_str_mv 2018-06-25T13:46:39Z
2018-06-25T13:46:39Z
2018-05-30
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://hdl.handle.net/11449/154340
000905442
33004110043P4
7222142954587349
0000-0002-2269-5371
url http://hdl.handle.net/11449/154340
identifier_str_mv 000905442
33004110043P4
7222142954587349
0000-0002-2269-5371
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Estadual Paulista (Unesp)
publisher.none.fl_str_mv Universidade Estadual Paulista (Unesp)
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UNESP
instname:Universidade Estadual Paulista (UNESP)
instacron:UNESP
instname_str Universidade Estadual Paulista (UNESP)
instacron_str UNESP
institution UNESP
reponame_str Repositório Institucional da UNESP
collection Repositório Institucional da UNESP
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UNESP - Universidade Estadual Paulista (UNESP)
repository.mail.fl_str_mv repositoriounesp@unesp.br
_version_ 1854954488854478848

Registros relacionados