Uma introdução ao tema Recuperação de Informações Textuais

Barth, Fabrício J.

doi:10.22456/2175-2745.26055

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“…Another important issue is whether retrieved documents have redundant and unnecessary terms for RI. This is because, in IR systems, long documents are more likely to match the query simply due to their size, which does not mean that they are relevant to the search expression 7,12 .…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Information Retrieval in Institutional Repositories Using the Summarization Technique Derived From the Selection of Cassiopeia Attributes/ Recuperação De Informação Em Repositórios Institucionais Utilizando a Técnica De Sumarização a Partir Da Seleção De Atributos Do Cassiopeia

Cruz

Guelpeli

2020

BJD

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Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Information Retrieval in Institutional Repositories Using the Summarization Technique Derived From the Selection of Cassiopeia Attributes/ Recuperação De Informação Em Repositórios Institucionais Utilizando a Técnica De Sumarização a Partir Da Seleção De Atributos Do Cassiopeia

Cruz

Guelpeli

2020

BJD

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“…A medida nDCG foi desenvolvida para o contexto onde existem diferentes graus de relevância para os documentos retornados em uma consulta. Os graus de relevância neste caso se dão através de uma escala, como por exemplo 0 (não relevante), 1 (pouco relevante), 2 (relevante) e 3 (muito relevante) (BARTH, 2013). Segundo (SAKAI, 2007) a medida nDCG pode ser considerada com uma das melhores para o contexto de ranking.…”

Section: Método Para a Avaliaçãounclassified

Aprendizado de ranking de entidades aplicado aos dados do governo brasileiro

Soares¹

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Com o crescimento da quantidade de informações referente à transparência governamental disponíveis nos últimos anos devido as exigências legislativas, o acesso à informação desejada torna-se cada vez mais difícil. Buscadores tradicionais como Google, Yahoo e Bing retornam os documentos ordenados pela relevância perante a consulta informada. A área cujo objetivo é retornar os documentos relevantes é conhecida como Recuperação de Informação à qual pode ser auxiliada por algoritmos de aprendizado de máquina para melhorar a ordenação dos documentos, denominada nesse contexto como Aprendizado de Ranking. Existem na literatura diversos algoritmos para resolver problemas de Aprendizado de Ranking, onde cada um busca resolver o problema de ordenação com base em diferentes critérios. No contexto de documentos governamentais observa-se a possibilidade de identiĄcar quais são as principais entidades presentes nos documentos mais relevantes retornados em uma determinada consulta. Essa dissertação visou obter uma ordenação dos documentos disponíveis no Porta de Dados do Governo Brasileiro utilizando Aprendizado de Ranking e extrair informação de entidades de bases de dados não-estruturadas, semi-estruturas e tabulares, que são comuns entre as fontes disponibilizadas no Portal. Para atingir tal objetivo recorreu-se às técnicas disponíveis no estado da arte para reconhecimento de entidade nomeadas e utilizou-se das técnicas de otimização convexa para modelar o processo de aprendizado de ranking. Os resultados obtidos demonstraram-se superiores aos buscadores disponíveis no mercado (Google, Yahoo e Bing) visto que esses indexam somente o resumo dos conjuntos de dados do Portal de Dados.

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“…A primeira etapa do processo de mineração consiste em selecionar os tipos de dados que serão usados pelo algoritmo de mineração. ---------------------------------------------------------- ---------------------------------------------------------- Uma técnica de visualização de informações é baseada numa representação visual e em mecanismos de interação que possibilitam ao usuário manipular a representação de forma a melhor compreender o que está sendo apresentado [23]. Segundo Keim [33] o uso de técnicas de visualização de informações tem basicamente três objetivos:…”

Section: Figura 5 -Processo De Mineração De Dadosunclassified

Analise secundaria de estudos experimentais em engenharia de software

Cruzes¹,

Jino²

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Enquanto é claro que existem muitas fontes de variação de um contexto de desenvolvimento de software para outro, não é claro, a priori, quais variáveis específicas influenciarão a eficácia de um processo, de uma técnica ou de um método em um determinado contexto. Por esta razão, o conhecimento sobre a engenharia de software deve ser construído a partir de muitos estudos, executados tanto em contextos similares como em contextos diferentes entre si. Trabalhos precedentes discutiram como projetar estudos relacionados documentando tão precisamente quanto possível os valores de variáveis do contexto para assim poder comparálos com os valores observados em novos estudos. Esta abordagem é importante, porém argumentamos neste trabalho que uma abordagem oportunística também é prática.A abordagem de análise secundária de estudos discutida neste trabalho (SecESE) visa combinar resultados de múltiplos estudos individuais realizados independentemente, permitindo a expansão do conhecimento experimental em engenharia de software. Usamos uma abordagem baseada na codificação da informação extraída dos artigos e dos dados experimentais em uma base estruturada. Esta base pode então ser minerada para extrair novos conhecimentos de maneira simples e flexível.

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Uma introdução ao tema Recuperação de Informações Textuais

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Information Retrieval in Institutional Repositories Using the Summarization Technique Derived From the Selection of Cassiopeia Attributes/ Recuperação De Informação Em Repositórios Institucionais Utilizando a Técnica De Sumarização a Partir Da Seleção De Atributos Do Cassiopeia

Information Retrieval in Institutional Repositories Using the Summarization Technique Derived From the Selection of Cassiopeia Attributes/ Recuperação De Informação Em Repositórios Institucionais Utilizando a Técnica De Sumarização a Partir Da Seleção De Atributos Do Cassiopeia

Aprendizado de ranking de entidades aplicado aos dados do governo brasileiro

Analise secundaria de estudos experimentais em engenharia de software

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