Recuperação da informação com abordagem semântica utilizando linguagem natural: a inteligência artificial na ciência da informação

• Autor(a) principal: Coneglian, Caio Saraiva [UNESP]
• Data de Publicação: 2020
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UNESP
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/11449/193051
• topic: 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

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.