LA CLASIFICACIÓN AUTOMÁTICA Y PROCESAMIENTO DE LENGUAJE NATURAL

Cuando hablamos de recuperación de información, según lo visto en varias clases con el profesor LAUREANO FELIPE GOMEZ; debemos tener en cuenta variables claves para además de evaluar, poder llegar sin por menores a la información que queremos encontrar.

En primer lugar se debe tener el procedimiento para ejecutar un previo análisis de la información relevante para extraer la más pertinente o útil para los intereses del analista, y se concluye porque si se sabe que buscar las posibilidades de encontrar lo esperado son mayores.

Por consiguiente ese análisis solo se logra analizando la información a profundidad; y para encontrar la exhaustividad de la información analizada, hay que basarse en la siguiente ecuación.

Exhaustividad = Documentos recuperados / total de documentos relevantes.

Para ejecutar este tipo de análisis no solo se debe ejecutar la ecuación anterior; también se deben llevar parámetros como el procesamiento de lenguaje natural (PLN) y utilizar herramientas que permitan un sistema de clasificación automático como el RAINBOW.

Para corroborar que el análisis ejecutado se ha realizado de la forma ideal deben alcanzarse los 3 objetivos principales de la recuperación de información que son:

1. Poder indizar y procesar cualquier tipo de documento en cualquier formato.

2. Poder entender cualquier pregunta sin importar la ambigüedad de su planteamiento.

3. Buscar el mejor mecanismo para comparar cualquier pregunta con cualquier documento; comparar y ordenar efectivamente.

En la búsqueda de información se debe contar con que la mayoría de buscadores se basan en ecuaciones de búsqueda con Lenguaje común de comandos (CCL) Utilizado en la página de la universidad nacional de Colombia, Lenguaje común de búsqueda (CQL) Utilizado por la biblioteca del congreso de los Estados Unidos de América, (WRD) Búsqueda por palabras, (WTI) Búsqueda por títulos, (PLQL),(SFQL),(SQL) y otros referentes.

También están disponibles buscadores semánticos, y el mejor ejemplo que se puede traer al frente es el SWOOGLE por medio del cual se puede llegar a miles de ontologías.

"Recuperación de Información" AND "Universidad de La Salle" AND "Sistemas de Información y Documentación" AND "Grupo 21" AND "demanda documental"