O documento discute a aplicação da teoria dos conjuntos difusos e redes neurais na recuperação da informação de forma a representar a incerteza e imprecisão no processo. A teoria dos conjuntos difusos permite representações flexíveis dos documentos e consultas atribuindo pesos parciais aos termos. As redes neurais simulam o processamento neural para inferir documentos relacionados durante a pesquisa.

1. Lais Oselame Nobrega
Vanessa Levati Biff
UNIVERSIDADE FEDERAL DE SANTA CATARINA
Departamento de Ciência da Informação
Programa de Pós-Graduação em Ciência da Informação
Disciplina: Recuperação Inteligente da Informação
Profº: Dr. Angel Godoy Vieira
Março, 2016

2. Processo de RI
Fonte: Adaptado de Baeza-Yates e Ribeiro-Neto, 1999.
Depende do modelo de
recuperação utilizado
Representação da linguagem
de consulta
Representação dos
Documentos
Termos da
consulta
Termos do
documento
Similaridade entre consulta e documento
Classificação

3. Fonte: Baeza-Yates e Ribeiro-Neto, 1999.

4. Foram desenvolvidos em
ambientes fechados, universo
documental é restrito.
Não são totalmente aptos a serem
úteis na web.
Fonte: Crestani e Pasi, 1999.
Quando...
- O usuário não tem ideia clara
da informação de precisa, ou
não sabe expressar sua
necessidade de informação.

5. Soft Information
Retrieval
Incorporam novas técnicas à
recuperação da informação.
São capazes de representar a
incerteza e imprecisão no
processo de recuperação da
informação.
Fonte: Crestani e Pasi, 1999.

7. Teoria dos conjuntos difusos (Fuzzy set theory)
Conjuntos Clássicos Conjuntos Difusos
1 0 [1,0]

8. Teoria dos conjuntos difusos (Fuzzy set theory)
Baixo
Alto
Alto
Baixo
Conjuntos Clássicos Conjuntos Difusos
0,2
0,5

9. Teoria dos conjuntos difusos (Fuzzy set theory)
 Um elemento pode ser membro de um conjunto apenas parcialmente. Um valor
entre zero (0) e um (1) indicará o quanto o elemento é membro do conjunto.
 A pertinência em um conjunto difuso não é uma questão binária, mas, considera
de um grau de intensidade de pertinência.
Fonte: Crestani e Pasi, 1999. Baeza-Yates e Ribeiro-Neto, 1999.

10. Teoria dos conjuntos difusos (Fuzzy set theory)
 Aumentam a flexibilidade dos SRI.
 Os principais níveis de aplicação da teoria dos conjuntos difusos para RI
compreendem:
Fonte: Crestani e Pasi, 1999.
- A definição de extensões do modelo booleano, no que respeita tanto a representação de
documentos e a linguagem de consulta;
- A definição de mecanismos associativos, tais como tesauro difuso e agrupamento difuso.

11. Método booleano estendido
Poluição Rio São Paulo
1 0 1
0 1 1
1 1 1
Consulta conjuntiva:
Poluição do rio de São Paulo
Poluição AND rio AND São Paulo
Doc 1
Doc 2
Doc 3
Método Booleano Clássico
1Doc 3
Resultado da consulta

12. Método booleano estendido
Poluição Ri0 São Paulo
0,5 0,4 0,3
0,6 0,7 0
0,8 0,8 0,5
Consulta conjuntiva:
Poluição do rio de São Paulo
Poluição AND rio AND São Paulo
Doc 1
Doc 2
Doc 3
Método Booleano Estendido
0,76
0,55
0,30
Para a consulta AND - ponto 1 é o mais desejável
Para a consulta OR - ponto 0 é o menos desejável
Doc 3
Doc 1
Doc 2
Resultado

13. Método booleano estendido
 Permite buscas parciais, através da atribuição de pesos aos termos.
 Combina características do modelo vetorial com propriedades da álgebra
booleana.
Fonte: Crestani e Pasi, 1999.
- O termo pode não aparecer no documento e ser relevante.
- O termo pode aparecer no documento e não ser relevante, por não ter outros termos relacionados.

14. Processo de RI
Fonte: Adaptado de Baeza-Yates e Ribeiro-Neto, 1999.
Representação da linguagem
de consulta
Representação dos
Documentos
Termos da
consulta
Termos do
documento
Similaridade entre consulta e documento
Classificação
Aplicando a Teoria dos
conjuntos difusos

15. Representação difusa do documento
 É feita com base na definição de uma função de indexação ponderada, que
para cada termo produz um valor numérico que varia de 0 à 1, que
representa o peso do termo t para o documento d e expressa o quanto esse
termo é significativo na descrição do conteúdo do documento.
 O uso de pesos faz com que o mecanismo de recuperação seja capaz de
classificar os documentos por ordem decrescente de relevância para a
consulta do usuário.
Fonte: Crestani e Pasi, 1999.

16. Representação difusa do documento
 Geralmente esta função baseia-se no cálculo da frequência de ocorrência
dos termos em todo o texto.
Fonte: Crestani e Pasi, 1999.
Bordogna e Pasi (1995) propõem uma
representação difusa para documentos semi
estruturados na qual o peso de um termo é
atribuído com base na sua localização no
texto.

17.  São modelados com base em tesauros e sinônimos, criados a partir de
uma matriz de correlação termo-a-termo:
 : número de docs que contêm termo Lixo
 : número de docs que contêm termo Poluição
 : número de docs que contêm ambos os termos Poluição e Lixo
partir daí, temos a noção de proximidade entre termos .
Representação difusa do documento
Fonte: Crestani e Pasi, 1999

18. Representação difusa do documento
Fonte: Crestani e Pasi, 1999
Lixo
Rios
Sujeira
D1
Poluição
Lixo
Sujeira
Termo: Poluição
Se um documento contém o termo Lixo que é fortemente correlacionado
a Poluição, então o termo Lixo é um bom índice representativo
mesmo que Poluição não apareça no documento!

19. Tesauros difusos
 Auxilia na definição da proximidade entre os termos.
 Pode ser utilizado para expandir os termos de consulta inicial através das
relações existentes entre seus índices.
Fonte: Crestani e Pasi, 1999

20. Extensão difusa da linguagem de consulta
 Considera termos vagos, ambíguos e imprecisos.
 Considera as variáveis linguísticas, determinando critérios por níveis de
importância atribuindo pesos.
Cidades quentes
T(quente): {muito quente, quente, não tão quente, quase quente, pouco quente}
T(quente): {1....0}
O critério evolui de um simples sim/não, verdadeiro/falso, [0,1], para algo mais flexível.

21. Agrupamento difusos de documentos
Agrupamento/Clustering é uma técnica de aprendizado de máquina opera
agrupando dados semelhantes.
 Em vez de identificar dados como pertencentes a grupos específicos ,
agrupamento difuso tenta identificar o grau em que um conjunto de dados
pertence a um grupo .
 Na abordagem de agrupamento difuso, um ponto de dados pode
pertencer a mais de um grupo .
Fonte: Crestani e Pasi, 1999

22. Agrupamento difuso
Agrupamento Clássico Agrupamento Difusos
Alto/Baixo

25. Representação Simplificada de um Neurônio
Os dendritos captam os estímulos recebidos em um
determinado período de tempo e os transmitem ao
corpo do neurônio, onde são processados.
Quando tais estímulos atingirem determinado limite, o
corpo da célula envia novo impulso que se propaga pelo
axônio e é transmitido às células vizinhas por meio de
sinapses.
Este processo pode se repetir em várias camadas de
neurônios. Como resultado, a informação de entrada é
processada, podendo levar o cérebro a comandar
reações
físicas.

26. Modelo Matemático Neural
• um conjunto de n conexões de entrada (x1, x2, ..., xn),
caracterizadas por pesos (p1, p2, ..., pn);
• um somador para acumular os sinais de entrada;
• uma função de ativação que limita o intervalo
permissível de amplitude do sinal de saída (y) a um valor
fixo.
As redes neurais artificiais são modelos que buscam
simular o processamento de informação do cérebro
humano.

27. Característica Marcante Rede Neural
Uma das propriedades mais importantes de uma rede neural artificial é a
capacidade de aprender por intermédio de exemplos e fazer
inferências sobre o que aprendeu, melhorando gradativamente o seu
desempenho. As redes neurais utilizam um algoritmo de aprendizagem
cuja tarefa é ajustar os pesos de suas conexões (BRAGA; CARVALHO;
LUDEMIR, 2000, cap. 2).

28. Redes neurais na recuperação de informação
Mozer (1984) foi o pioneiro na utilização de técnicas de
redes neurais na recuperação de informação.
Os sinais tornam-se mais fracos a cada iteração, e o processo
de propagação eventualmente para.

29. Redes neurais na recuperação de informação
Os termos de indexação ativados pelos de termos de
busca enviam sinais para os documentos.
Os documentos ativados enviam sinais que são
conduzidos de volta aos termos de indexação.
Entre os documentos resultantes, podem aparecer alguns
que não estão diretamente relacionados aos termos
utilizados na expressão de busca, mas que foram
inferidos durante a pesquisa e possuem certo grau de
relacionamento com a necessidade de informação do
usuário.

30. Redes neurais na recuperação de informação
Ao final do processo da pesquisa, o grau de ativação de cada documento pode ser utilizado como critério de
ordenamento dos itens resultantes. Os documentos com maior nível de ativação são geralmente aqueles
que possuem todos os termos utilizados na expressão de busca, seguidos dos documentos que possuem
somente alguns dos termos de busca e dos que foram apenas inferidos
durante o processo de pesquisa.

31. Redes neurais na recuperação de informação
Desenvolvido por Belew (1989), o sistema Adaptative
Information Retrieval (AIR).
Têm habilidade de aprender por meio da alteração dos
pesos associados às ligações entre os nós.
Durante a pesquisa, é feita a ativação dos nós da rede e,
quando o sistema se estabiliza, os nós e as ligações que
foram inferidos são apresentados ao usuário. Para que o
usuário possa atribuir um grau de relevância para cada
um dos itens recuperados.

32. CRESTANI, Fabio and PASI,Gabriella. Soft Information Retrieval: Applications of Fuzzy Set Theory and Neural Networks. In: NeuroFuzzy
Techniques for Intelligent Information Systems. Publisher: Physica Verlag (Springer Verlag), 1999.
Mohd Wazih Ahma; Dr. M A. Ansari. A Survey: Soft computing in Intelligent Information Retrieval Systems. 2012 12th International
Conference on Computational Science and Its Applications.
BAEZA-YATES, Ricardo; RIBEIRO-NETO, Berthier. Chapter 2. Modeling. In: Modern Information Retrieval. New York: Addison Wesley,
1999. p.34-49.
Md. Abu Kausar, Md. Nasar and Sanjeev Kumar Singh. Information Retrieval using Soft Computing: An Overview. International Journal
of Scientific & Engineering Research, Volume 4, Issue 4, April, 2013. ISSN 2229.
FERNEDA, Edberto. Redes neurais e sua aplicação em sistemas de recuperação de informação. Ciência da Informação, v.35, n.1, p. 25-30,
jan./abr. 2006.
TORRA, Vicenço, MIYAMOTO, Sadaaki, LANAU, Sergi. Exploration of textual document archives using a fuzzy hierarchical clustering
algorithm in the GAMBAL system . Information Processing & Management, v. 41, n.3, p. 587-598, maio 2005.
Referências