Recuperação de informação textual baseada em cluster conceitual - Janaite Neto, Jorge (2023)
A atual abundância na produção de documentos torna necessário o desenvolvimento de novos esquemas de classificação que sejam capazes de organizar o enorme volume de material produzido incessantemente. Como uma parte expressiva deste material textual é produzido e armazenado em meios digitais, isso favorece bastante o uso de sistemas de indexação automáticos. Recuperação de informação é um processo linguístico, ao passo que a indexação automática operada por computadores é um processo estatístico, tornando necessário uma aproximação destas áreas do conhecimento. Tradicionalmente, os textos são considerados como um conjunto de palavras portadoras de uma relevância tópica proporcional à frequência de ocorrência dentro de cada documento e à frequência entre os documentos que compõe o corpus documental, sendo esta representação denominada de bag-of-words. A principal deficiência destas representações clássicas baseadas no modelo bag-of-words é o tratamento dado às palavras ambíguas: elas são descartadas ou ignoradas; isso empobrece muito a qualidade da indexação e consequentemente a qualidade da recuperação. O problema da ambiguidade terminológica é um problema linguístico: algumas palavras ortograficamente idênticas possuem significados diferentes. Se superarmos a questão terminológica e operarmos em nível conceitual, o problema da ambiguidade estaria solucionado: os conceitos são inequívocos. O propósito desta tese é investigar e propor o uso de clustering a partir dos conceitos com o objetivo de melhorar a eficácia do processo de indexação automática e recuperação de informação, aperfeiçoando a representação dos textos que compõe o corpus documental e os representando por agrupamentos conceituais. Ao final é realizado um experimento para ilustrar a aplicação prática do algoritmo proposto bem como demonstrar os resultados promissores alcançados e lançar um base para uma futura implementação completa.