Recuperação de informação baseada em ontologia: uma proposta utilizando o modelo vetorial
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Data
2018-05-30
Autores
Janaite Neto, Jorge [UNESP]
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Editor
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
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.
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.
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.
Descrição
Palavras-chave
Recuperação de informação, Ontologia, Indexação automática, Expansão de consulta, OWL, OWL2, Information retrieval, Ontology, Automatic indexing, Query expansion