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Martínez Comeche, Juan Antonio (2016) Modelos avanzados de Recuperación de la Información. Manual. Facultad de Ciencias de la Documentación, Madrid.
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Abstract
Continuación del manual "Modelos clásicos de Recuperación de la Información", publicado por el mismo autor en 2013, aquí se exponen los inconvenientes más destacados que presentan dichos modelos clásicos (booleano, probabilístico y vectorial) y las principales modificaciones técnicas que se han propuesto para superar dichos inconvenientes. Dichos modelos avanzados de Recuperación de Información constituyen actualmente una referencia sobre la que comparar nuevas técnicas de Recuperación de Información. En especial el modelo BM25 se ha venido considerando un hito importante sobre el que medir el avance de nuevas técnicas experimentales en esta área de conocimiento.
Se abordan específicamente tres modelos avanzados: a) modelo booleano extendido; b) modelo BM25/Okapi (extensión del modelo probabilístico clásico); c) modelo vectorial con normalización por longitud basada en pivote.
En cada uno de los modelos se explican las características técnicas y los principios teóricos en los que se basa el modelo correspondiente, insistiendo en los inconvenientes del modelo clásico precedente que trata de superar.
Item Type: | Monograph (Manual) |
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Additional Information: | Continuación del manual del mismo autor titulado "Modelos clásicos de Recuperación de la Información" y publicado en 2013, es el resultado de años de experiencia docente en la asignatura "Búsqueda y Recuperación de Información" perteneciente al Grado en Información y Documentación de la Facultad de Ciencias de la Documentación de la Universidad Complutense de Madrid |
Uncontrolled Keywords: | Recuperación de la Información; modelos avanzados de recuperación de información; recuperación automatizada |
Palabras clave (otros idiomas): | information retrieval; advanced models; |
Subjects: | Social sciences > Library science and documentation > Automation Social sciences > Library science and documentation > Information retrieval |
ID Code: | 44032 |
Deposited On: | 24 Jul 2017 11:40 |
Last Modified: | 25 Jul 2017 07:29 |
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