Modelos avanzados de Recuperación de la Información
Continuación del manual "Modelos clásicos de Recuperación de la Información", publicado por el mismo autor en 2013, aquí se exponen los inconvenientes más destacados que presentan dichos modelos clásicos (booleano, probabilístico y vectorial) y las principales modificaciones técnicas que s...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | libro |
| Fecha de publicación: | 2016 |
| País: | España |
| Institución: | Universidad Complutense de Madrid (UCM) |
| Repositorio: | Docta Complutense |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:docta.ucm.es:20.500.14352/20041 |
| Acceso en línea: | https://hdl.handle.net/20.500.14352/20041 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | 025.4.036:004.78 Recuperación de la Información modelos avanzados de recuperación de información recuperación automatizada information retrieval advanced models Automatización de procesos documentales Recuperación de la información 5701.02 Documentación Automatizada |
| Sumario: | Continuación del manual "Modelos clásicos de Recuperación de la Información", publicado por el mismo autor en 2013, aquí se exponen los inconvenientes más destacados que presentan dichos modelos clásicos (booleano, probabilístico y vectorial) y las principales modificaciones técnicas que se han propuesto para superar dichos inconvenientes. Dichos modelos avanzados de Recuperación de Información constituyen actualmente una referencia sobre la que comparar nuevas técnicas de Recuperación de Información. En especial el modelo BM25 se ha venido considerando un hito importante sobre el que medir el avance de nuevas técnicas experimentales en esta área de conocimiento. Se abordan específicamente tres modelos avanzados: a) modelo booleano extendido; b) modelo BM25/Okapi (extensión del modelo probabilístico clásico); c) modelo vectorial con normalización por longitud basada en pivote. En cada uno de los modelos se explican las características técnicas y los principios teóricos en los que se basa el modelo correspondiente, insistiendo en los inconvenientes del modelo clásico precedente que trata de superar. |
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