Recuperación de información Memorias de Clase 7

Lunes 13 de septiembre de 2010

Diferencia entre recuperación de información y recuperación de datos

• Recuperación de información trata de resolver una necesidad de información.

o No hay una sola forma de saber cómo preguntar
o A la pregunta formulada múltiples respuestas, relacionado con el % de relevancia
o Lenguaje natural (procesamiento de lenguaje natural) es cambiante
o Para cada persona hay resultados diferentes, para preguntas diversas (subjetividad)

• Recuperación de datos: es un proceso más sencillo, no resuelve el problema de la recuperación de información solo devuelve datos sobre un tema.

o Forma exacta para generar preguntas
o Inferencia (como puedo establecer la pregunta)
o 100% de satisfacción a la pregunta hecha
o Lenguaje SQL (artificial)
o Si hay error se vuelve a hacer la pregunta hasta que salga el resultado
o Es la misma respuesta para varias personas (objetividad)

Objetivos de la Recuperación de Información

1. Poder recuperar sobre cualquier tipo de documento (texto, video, imagen, etc.)

2. Poder entender cualquier pregunta

3. Encontrar el mejor mecanismo para calcular la relevancia (los mejores procesos de comparación y análisis, mostrar los resultados)


Proceso de recuperación de información

a. Necesidad de información (vacio conceptual)
b. Definición necesidad (preguntas
c. Selección de recursos de información
d. Consulta de recuperación de información
e. Evaluación de resultados
f. Presentación al usuario

Problema de los lenguajes de consulta y recuperación de información
Como yo pregunto y como el sistema interpreta la pregunta, transformación del lenguaje (estandarizar)

Tipos de representación de la información

1. Lenguaje humano: pregunta del lenguaje natural (manejo regional de expresiones, de forma cotidiana, es poco conciso, ambigüedades, es difícil de interpretar). No hay ningún sistema que interprete el lenguaje natural de forma exacta.

2. Lenguaje restringido: se cambia la expresión de las preguntas (la transforma), cambia a términos controlados. Transforma la pregunta para que sea más efectiva. Cambia la expresión de búsqueda con términos normalizados con la finalidad que el computador entienda. Es más efectivo con menos palabras.
Lenguaje controlado: haciendo un tesauro, relaciones semánticas.

3. Lenguaje artificial: según reglas de la maquina, utilizando operaciones, palabras (especificas), símbolos. Se tiene otra transformación de búsqueda y aplica reglas de la maquina. Se cambia de expresión a ecuación que siga modelos lógicos matemáticos. Ecuaciones de búsqueda.

Como preguntar?

Pregunta tomada como:

• Ecuación
• Conjunto de términos
• Expresión


Notas de clase:

* Como se había mencionado la extracción de información se toma como un subproceso de Recuperación de Información.
* Las bases de datos son diferentes a las bases documentales.
* Los sistemas de recuperación de información
* Expresiones de búsqueda: conjunto de términos en lenguaje natural
* Demanda documental: con ecuaciones de búsqueda
* Ecuaciones de búsqueda: expresión de búsqueda

RECUPERACIÓN DE INFORMACIÓN, ASPECTOS RELATIVOS A LA PROTECCIÓN DE INFORMACIÓN

Desde el punto de vista de las nuevas tecnologías, es pertinente aclarar que la legislación no protege la información como tal, sino una forma de documentos que son los llamados mensajes de datos, en este sentido hay una ley rectora de protección de la información digital en Colombia o de protección de los documentos electrónicos.
Desde que se expidió la ley 527 de 1999, reglamentada por el decreto 1747 de 2000, se ha observado que no se aplica, dado que la carga de responsabilidad radica en cabeza de la entidad que gestiona la información y los documentos, vale la pena decir que esta ley no es mandatorio y busca proteger el patrimonio de las organizaciones, tanto en el sector público como en el privado.
Cuando se gestiona información o documentos, se están administrando riesgos, frente a lo cual la ley 527 lo que busca cada vez que se cree un documento como riesgo posible, es entregar un mensaje de cautela, tanto al Estado como al sector privado. La administración de estos riesgos, consiste en primer lugar, en proteger los atributos de la información y en segundo lugar, enfrentar la controversia que se puede presentar tanto en el sector público como en el sector privado.
Por otra parte, no hay que olvidar que información en el sector publico o en el privado, es valor en libros, patrimonial y económico, se calcula que en el mundo el 90 por ciento de los documentos nacen electrónicos, muchos se imprimen y se suscriben con firmas ológrafas o manuscritas, o sea que cada vez más la información tiene mas relevancia en las organizaciones y eso supone una carga de diligencia muy importante de todos los niveles.
Como antecedentes generales, se puede afirmar que hay una creciente e ilimitada capacidad de almacenamiento, así como facilidad para administrar la información electrónica y su localización.

Los documentos y los archivos electronicos. Archivo General de la Nacion.Bogota.2005.p65

Recuperación de información y sistemas expertos

Los sistemas expertos, con su capacidad para combinar información y reglas de actuación, han sido vistos como una de las posibles soluciones al tratamiento y recuperación de información, no sólo documental. La década de 1980 fue prolija en investigación y publicaciones sobre experimentos de este orden, interés que continua en la presente década. En resumen, un sistema experto es una aplicación capaz de realizar las tareas propias de un experto humano en un área restringida. Se compone de una base de datos, de una base de reglas y de un motor de inferencia (FROST, 1989). La base de datos almacena el conjunto de datos o documentos sobre los que se desea ejecutar una serie de acciones. La base de reglas contiene un compendio de reglas lógicas que el sistema debe utilizar para desarrollar razonamientos, así como las normas que permiten combinar las reglas, por último, el motor de inferencia es el encargado de ejecutar las órdenes del usuario, utilizando como criterios las reglas, y como material de partida el contenido de la base de datos, hasta alcanzar una conclusión simulando el razonamiento que seguiría el experto humano. El desarrollo posterior de estos sistemas ha traído un conjunto de nuevas aplicaciones a las que se identifica como Sistemas Basados en el Conocimiento (SBC), que incorporan técnicas más sofisticadas como la lógica difusa, razonamiento basado en modelos, etc., y lo que puede ser más interesante para el especialista en información, medios de recuperación de información deductiva (FROST, 1989: 6).

Lo que diferencia a estos sistemas de un sistema tradicional de recuperación de información es que estos últimos sólo son capaces de recuperar lo que existe explícitamente, mientras que un sistema experto debe ser capaz de generar información no explícita razonando con los elementos que se le dan (WORMELL, 1988). Pero la capacidad de los SE y de los SBC en el ámbito de la recuperación de la información no se limita a la recuperación. Pueden utilizarse en ayudas al usuario, en selección de recursos de información, en filtrado de respuestas... (ALBERICCO y MICCO, 1990) Un SE/SBC puede actuar como un intermediario inteligente que guía y apoya el trabajo del usuario final. Para desempeñar de forma adecuada esta tarea, los enfoques centrados en la creación de modelos de las estructuras cognitivas del usuario son los más prometedores (INGWERSEN, 1987).

Referencia:
TRAMULLAS, Jesús, KRONOS. Recuperación de información y sistemas expertos 1997, 2000. Disponible En: http://tramullas.com/documatica/3-8.html

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