Aplicación de redes neuronales y redes bayesianas en la detección de multipalabras para tareas IR.

Martínez, F.     dofer@ujaen.es     (Universidad de Jaén, España)   Díaz, M.C.     mcdiaz @ujaen.es     (Universidad de Jaén, España)   Martínez, F.     @ujaen.es     (Universidad de Jaén, España)   Martín, M.T.     @ujaen.es     (Universidad de Jaén, España)   Rivas, V.M.     vrivas@ujaen.es     (Universidad de Jaén, España)   Ureña, L. A.     laurena@ujaen.es     (Universidad de Jaén, España)

Jornadas de Tratamiento y Recuperación de la Información / Departamento de Biblioteconomía y Documentación y Departamento de Informática de la Universidad Carlos III de Madrid
(ReLIS:doi:jotris:y:2003:p1-7)

Abstract:

En este artículo, se compara el uso de dos métodos distintos para detectar si una pareja de términos son o no multipalabras. Por un lado se usa una red neuronal para clasificar dichos bigramas, y por otro, una red bayesiana para obtener la confianza en que los bigramas sean multipalabras. La clasificación está basada en diferentes estimadores, actualmente disponibles en la literatura, usados como entradas a las dos redes. El resultado obtenido en esta clasificación ha sido usado en tareas de recuperación de información. Los experimentos demuestran que los dos métodos mejoran la precisión alcanzada por un sistema IR, y entre ellos es la red bayesiana la que mejores resultados ofrece.

 (go top)