Funciones de ranking basadas en lógica borrosa para IR estructurada

Abstract

Con el auge de los lenguajes de marcado se ha desarrollado un nuevo escenario en el campo de la recuperación de información centrado en los documentos que presentan una estructura, y asumiendo que ésta puede ayudar en el proceso de recuperación; es lo que se define como IR estructurada. Los modelos clásicos de IR se han aplicado a este problema adaptando sus funciones de ranking al considerar los campos en los que se estructura un documento, y estas adaptaciones se han realizado siempre asumiendo una independencia estadística entre estos campos. Este hecho fuerza a la elección o estimación de unos coeficientes de empuje que determinen los diferentes pesos que se quiere dar a cada uno de los campos considerados. En este trabajo se presenta una nueva función de ranking para IR estructurada, basada en lógica borrosa, que trata de modelar mediante conocimiento experto la relación existente entre campos.

With the increase in the use of mark-up languages, a new scenario has raised into the IR field; this new scenario is focused on structured documents, and has been defined as structured IR. The classic IR models have been extended in order to be applied to this new scenario. Generally these adaptations have been carried on by weighting the fields that form the document structure, and making the assumption of statistics independence between fields. This assumption force to an estimation of the different boosts applied to every field. In this paper a new ranking function for structured IR is proposed. This new function is based on Fuzzy Logic, and its main aim is to model through heuristics and expert knowledge the relations between fields.