Cell assemblies para expansão de consultas

• Autor(a) principal: Volpe, Isabel Cristina
• Data de Publicação: 2011
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/32858
• topic: Recuperacao : Informacao; Redes neurais; Query expansion; Information retrieval; Neural networks; Hebbian learning

Uma das principais tarefas de Recuperação de Informações é encontrar documentos que sejam relevantes a uma consulta. Esta tarefa é difícil porque, em muitos casos os termos de busca escolhidos pelo usuário são diferentes dos termos utilizados pelos autores dos documentos. Ao longo dos anos, várias abordagens foram propostas para lidar com este problema. Uma das técnicas mais utilizadas, com o objetivo de expandir o número de documentos relevantes recuperados é a Expansão de Consultas, que consiste em expandir a consulta com a adição de termos relacionados. Este trabalho propõe um método que utiliza o modelo de Cell Assemblies para a expansão da consulta. Cell Assemblies são grupos de neurônios conectados, com padrões de disparo, que permitem que a atividade persista mesmo após a remoção dos estímulos externos. A modificação das sinapses entre os neurônios é feita através de regras de aprendizagem Hebbiana. Neste trabalho, o modelo Cell Assemblies foi adaptado a fim de aprender os relacionamentos entre os termos de uma coleção de documentos. Esses relacionamentos são utilizados para expandir a consulta original com termos relacionados. A avaliação experimental sobre uma coleção de testes padrão em Recuperação de Informações mostrou que algumas consultas melhoraram significativamente seus resultados com a técnica proposta.