Recuperação da informação com abordagem semântica utilizando linguagem natural: a inteligência artificial na ciência da informação - Coneglian, Caio Saraiva [UNESP] (Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2020)
A evolução das Tecnologias de Informação e Comunicação conduziu ao desenvolvimento de técnicas capazes de recuperar informações com mais eficiência, inclusive aproximando a linguagem computacional da linguagem natural. Nesse sentido, técnicas de recuperação da informação que utilizam processamento de linguagem natural, como o Question Answering, e a Web Semântica, podem ser utilizados em conjunto para aprimorar a satisfação das necessidades informacionais dos usuários. No âmbito da Web Semântica, as ontologias e o Linked Data podem ser utilizados como uma importante fonte informacional, por contemplar conhecimentos de diversas áreas do conhecimento. Somado a esse cenário, há a dificuldade eminente dos usuários utilizarem sistemas de recuperação da informação que não levam em consideração a sua linguagem natural, tampouco a semântica dos termos de busca e o contexto dos dados das fontes informacionais. Dessa forma, esta pesquisa apresenta como objetivo a proposição de um modelo de recuperação da informação que redesenha este campo de estudos, a partir da aproximação da linguagem computacional com a linguagem natural, utilizando os princípios da representação da informação, para que o significado e o contexto dos dados estejam explícitos para o processo da busca; para tanto, aproxima-se e relaciona-se aos processos de Inteligência Artificial, processamento de linguagem natural e às ferramentas da Web Semântica. Para o desenvolvimento deste trabalho, utilizou-se o método quadripolar, sendo um estudo exploratório e aplicado. Como resultados, criou-se este modelo de recuperação da informação, pautado no contexto semântico e na aplicação da Inteligência Artificial, capaz de tornar a linguagem natural a base do processo, e considerando o contexto e o significado dos termos para os usuários. Aponta-se que tal modelo é capaz de aprimorar a satisfação das necessidades informacionais dos usuários, utilizando as ontologias para contextualizar as informações, o Linked Data para fornecer dados estruturados e o processamento de linguagem natural para aproximar a linguagem computacional da linguagem natural. Outro resultado está na prova de conceito, que demonstra a validade e a aplicação do modelo, apresentando um caso real de como o processo de recuperação da informação ocorre neste modelo, com todas as possibilidades e como as diversas ferramentas, conceitos e tecnologias se vinculam e promovem o processo na prática. Conclui-se que um modelo de recuperação da informação, quando se utiliza da linguagem natural como padrão, quando apoiado pela Web Semântica e aprendizagem de máquina, torna o processo mais natural, eficaz e acessível, de forma que qualquer usuário será capaz de se utilizar dele, mesmo que não tenha domínio dos mecanismos de busca e recuperação. Além disso, aponta-se que o presente trabalho realiza uma importante aproximação entre a Ciência da Informação e a Inteligência Artificial, trazendo para seu escopo, em especial no âmbito da recuperação da informação, aplicações reais de como este segundo campo de estudos pode aprimorar a área como um todo.

The evolution of Information and Communication Technologies has led to the development of techniques capable of retrieve information more efficiently, including bringing computational language closer to natural language. In this sense, information retrieval techniques that use Natural Language Processing, such as Question Answering, and the Semantic Web, can be used together to improve the satisfaction of users' information needs. Within the scope of the Semantic Web, ontologies and Linked Data can be used as an important information source, as it contemplates knowledge from different areas of knowledge. In addition to this scenario, there is an eminent difficulty for users to use information retrieval systems that do not consider their natural language, nor the semantics of search terms and the context of data from information sources. In this way, the present research has as objective the proposition of a model of Information Retrieval, that redraws this field of studies, from the approximation of the computational language with the natural language, using the principles of the representation of the information so that the meaning and the context of the data are explicit for the search process, for this purpose the Artificial Intelligence, Natural Language Processing and the Semantic Web tools are related and related. For the development of this work, the quadripolar method was used, being an exploratory and applied study. As results, this Information Retrieval model was created, based on the semantic context and the application of Artificial Intelligence, capable of making natural language the basis of the process, and considering the context and the meaning of the terms for users. It is pointed out that such a model can improve the satisfaction of users' informational needs, using ontologies to contextualize information, Linked Data to provide structured data and Natural Language Processing to bring computational language closer to natural language. Another result is in the proof of concept, which demonstrates the validity and application of the model, presenting a real case of how the information retrieval process occurs in this model, with all the possibilities and how the different tools, concepts and technologies are linked and promote the process in practice. We conclude that an Information Retrieval model, which when using natural language as a standard, when supported by the Semantic Web and machine learning, makes the process more natural, effective and accessible, since any user will be able to use, even if he has no control over search and retrieval mechanisms. Furthermore, it is pointed out that the present work makes an important approximation between Information Science and Artificial Intelligence, bringing to its scope, especially in the scope of Information Retrieval, real applications of how this second field of studies can improve the area as a whole.
Information retrieval with a semantic approach using natural language: artificial intelligence in information science
Keywords: Recuperação da informação; Web semântica; Inteligência artificial; Processamento de linguagem natural; Ontologia; Aprendizagem de máquina; Information retrieval; Semantic web; Artificial intelligence; Natural language processing; Ontology; Machine learning