Uso de marcadores estilísticos para a busca na Web em português

• Autor(a) principal: Aires, Rachel Virgínia Xavier
• Data de Publicação: 2005
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
• Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02102014-151002/
• topic: Não disponível; Not available

Como lidar com o excesso de informação ao qual usuários são submetidos em suas buscas na Web? São muitas as páginas sobre um mesmo assunto, por isso uma solução pode ser separá-las segundo os objetivos dos escritores. Melhor ainda seria separá-las segundo os objetivos dos leitores, tão diversos como buscar um programa, aprender sobre uma matéria ou saber as últimas notícias sobre um dado assunto. Esse é o objetivo desta tese. Ir além do conteúdo dos textos para minimizar o esforço do usuário em encontrar os documentos que são relevantes para sua consulta em um dado instante de busca. Investigou-se pela primeira vez a hipótese de que é tecnicamente possível e de fácil compreensão a classificação resultados de busca segundo os seus objetivos. Para isso estudou-se a classificação automática dos resultados de buscas na Web em português segundo a intenção da busca. Foram aplicados algoritmos de aprendizado de máquina sobre características linguísticas relacionadas com o estilo de documentos em português, e desenvolvidos estudos com usuários para avaliar na prática os classificadores criados. Foi também investigada a possibilidade de desenvolver classificadores personalizados que.dentro de um determinado assunto, separassem páginas interessantes de outras irrelevantes, com base em pequenos corpora de treinamento. Para a avaliação, foram utilizadas tanto as avaliações de sistema como as centradas no usuário. Os resultados mostram que (i) a classificação em necessidades é um conceito compreendido pelos usuários, (li) o uso de marcadores estilísticos é um caminho barato e eficiente a ser investigado para obter classificadores confiáveis, (iii) o treinamento com pequenos corpora da Web é capaz de gerar classificadores confiáveis, e (iv) a busca pode ser facilitada por resultados classificados segundo necessidades de busca.