Recuperação de Informação
Mariana Lara Neves([email protected])
2
Conteúdo da apresentação
Introdução Técnicas de IR Aspectos relevantes em IR Busca na Web Agentes + IR Conclusões Referências
3
Introdução
Crescimento das coleções de textos digitais(bibliotecas digitais, Internet, Intranets, ...)
Crescimento exponencial da World Wide Web
Novas técnicas de recuperação de informações (IR)
+
4
Introdução
OBJETIVO:
Encontrar (de forma eficiente) osmelhores documentos que
satisfaçam a query do usuário.
5
Técnicas de IR
Sistema de indexação baseado em palavras-chave:
Constróem (ou atualizam) o IndexBase (IB)
robôs
queries: lista de palavras-chave, expressões booleanas, etc.
6
Técnicas de IR
Sistema de indexação baseado em palavras-chave:
Desvantagens: retorna uma grande quantidade de documentos irrelevantes; classificação estática (manual e/ou automática).
Exemplos: Yahoo!, AltaVista, HotBot, Lycos, Infoseek, Cadê.
7
Técnicas de IR
Sistema baseado em ontologias:
Classificação dinâmica de páginas, podendo variar de acordo com as necessidades atuais do usuário.
Utilizando-se ontologias, o usuário pode selecionar os conceitos para construir seu contexto em cada query.
Objetivo: aumentar a precisão da busca.
Vantagens: flexibilidade e transparência.
8
Técnicas de IR
Sistema baseado em ontologias:
Aplicação:
pesquisa realizada no DI-UFPE para o sistema Bright!
Sistema de busca para uma intranet de uma empresa de grande porte: ontologias criadas por um especialista para um domínio restrito e conhecido.
9
Técnicas de IR
Term Frequency-Inverse Document Frequency (TFIDF): atribui pesos às palavras de um documento. TF(w): frequência da palavra w (número de vezes que w aparece no documento. DF(w): frequência de documentos com a palavra w (número de documentos em que a palavra ocorre).
)(log)()(
DF
DTFTFIDF
D = número total de documentos.
10
Aspectos Relevantes em IR
1. Integração de Soluções
Banco de dadosdas empresas
Sistema de IR
Mudanças nas técnicas de indexação e otimização dasqueries (novas linguagens). Capacidade de
multimídia
11
Aspectos Relevantes em IR 2. IR Distribuída
Solução: sistema multi-agente. Exemplo: Miner.
searchengine
searchengine
searchengine
ranking dedocumentos
ranking dedocumentos
ranking dedocumentos
Rankingúnico
dedocumentos
12
Aspectos Relevantes em IR 3. Eficiência na Indexação
• tempo de resposta da query;• velocidade de indexação.
Pesquisas na área: novos algoritmos para solucionar estes problemas; algoritmos de compressão de textos (diminuindo o tempo de armazenamento e de manipulação); capacidade de lidar com vários tipos de arquivos (SGML, HTML, Acrobat, etc.).
13
Aspectos Relevantes em IR 4. Expansão do Vocabulário
A informação buscada pode ser expressada pordiferentes palavras nos documentos relevantes.
Latent Semantic Indexing (LSI): transforma o documento e a representação da query; utilizando-se um dicionário de sinônimos..
14
Aspectos Relevantes em IR 5. Interface do sistema
As interfaces devem tornar o sistema de fácil uso e compreensão.
Devem suportar funções tais como: formulação de queries; apresentação da informação recuperada; feedback; browsing.
15
Aspectos Relevantes em IR 6. Filtragem da Informação
Processo de identificar documentos relevantes em um conjunto de informações, baseando-se no profile do usuário.
usuários + profiles
comparação
um documentoindividualverdadeiro
documento
16
Aspectos Relevantes em IR 6. Filtragem da Informação
Deve lidar com um grande volume de documentos (± 10 MB/hora) e muitos usuários (± 10.000).
Eficiência
Algoritmos que fazem uma “podagem”, para separar os documentos relevantes dos não-relevantes.
Eficácia
17
Aspectos Relevantes em IR 7. Eficácia da Recuperação
Relação entre o n° de documentos relevantes retornados e o n° total de documentos relevantes.
Recall
Relação entre o n° de documentos relevantes retornados e n° total de documentos retornados.
Precisão
18
Aspectos Relevantes em IR 7. Eficácia da Recuperação
Todos os documentos
Documentos relevantes
Documentos retornados
Relevantes retornados
Recall = Precisão =
19
Aspectos Relevantes em IR 8. Recuperação Multimídia
Refere-se às técnicas em desenvolvimento para que se possa indexar e acessar imagens, vídeos e sons sem uma descrição para texto.
Soluções gerais para a indexação de de multimídia são difíceis (soluções específicas).
Reconhecimento de faces
Indexação de imagens peladistribuição de cores
20
Aspectos Relevantes em IR 9. Extração de Informação
Extrai dados relevantes (para um determinado objetivo) a partir de documentos digitais.
Etapas: reconhecimento do trecho de informação; extração da informação.
Exemplo (projeto de mestrado de Carla):
BD (CNCT):
Autor: .... Ano: ....
Título: .... Local: ....
21
Aspectos Relevantes em IR 9. Extração de Informação
22
Aspectos Relevantes em IR 10. Feedback
Processo em que o usuário identifica os documentos relevantes retornados em uma lista
inicial, para em seguida o sistema criar uma nova query baseada nesta amostra de
documentos.
23
Busca na Web
Opções de busca
Resultado das pesquisas
Facilidade de uso
Fonte: Info Exame (nov/99)
Gerais
24
Busca na Web
Opções de busca
Resultado das pesquisas
Facilidade de uso
Brasileiros
25
Busca na Web
Sites em querealiza busca
Qualidade dapesquisa
Facilidade de uso
Organizaçãodos resultados
Metabusca
26
Agentes + IR
Agente
documentos
queries
documentos
queries
feedback
27
Agentes + IR
IR se encaixa no modelo de agente;
necessidade de acesso a múltiplas fontes de informação;
necessidade de distribuição.
Por quê?
28
Conclusões
Fato: grande volume de informação; necessidade de novas técnicas para buscar
toda esta informação.
O que se pode melhorar? Tempo de resposta da busca; aumentar a eficiência da busca.
29
Referências
Barros, Flávia; Gonçalves, Pedro; Ontologies for Enhacing Web Searches’ Precision and Recall (1998).
Croft, Bruce; What Do People Want from Information Retrieval? (1995).
Lewis, David D., Representation and Learning in Information Retrieval (1992).
Ramos, Tagil Oliveira; Irrelevância mata! Ou não? (1999) InfoExame n° 164 ano 14.
Ribeiro, Juliana N.; Categorização de Textos usando Redes Neurais (1997).
30
Referências - WWW
Universidade de Marylandhttp://www.cs.umbc.edu/abir
Searching the Webhttp://www.esrl.lib.md.us/refdesk/searching.html
Center for Intelligent Information Retrievalhttp://ciir.cs.umass.edu/
Information Retrievalhttp://www.dcs.gla.ac.uk/ir/new/pages/IR_Home.html
Top Related