Personalizing xml information retrieval
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Afficher la notice complèteAuteur
Vicente López, EduardoEditorial
Universidad de Granada
Departamento
Universidad de Granada. Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia ArtificialMateria
XML (Lenguaje de marcas) Recuperación de información Sistemas de información Evaluación
Materia UDC
004 3304.99 5910.01 1203.17
Date
2016Fecha lectura
2015-02-06Referencia bibliográfica
Vicente López, E. Personalizing xml information retrieval. Granada: Universidad de Granada, 2016. [http://hdl.handle.net/10481/39924]
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Tesis Univ. Granada. Programa Oficial de Doctorado en: Tecnologías de la Información y la Comunicación; Esta tesis doctoral ha sido nanciada por la Consejer a de Innovaci on, Ciencia y Empresa de la Junta de Andaluc a y el Ministerio de Ciencia e Innovaci on, bajo los proyectos P09-TIC-4526 y TIN2011-28538-CO2-02, respectivamente.Résumé
Esta tesis se centra en la personalización de esta nueva y desafiante aproximación
de la recuperación de información estructurada (RIE), ya que cuando se trabaja con distintas partes de los documentos aparecen algunos problemas adicionales, p.e. el problema del solapamiento, pero en la mayoría de los casos es trivial aplicar las técnicas desarrolladas sobre documentos no estructurados, cosa que no sucede al contrario. A lo largo de esta tesis hemos usado una colección documental compuesta por documentos en formato XML del Parlamento de Andalucía (PA) - la comunidad autónoma del sur de Espa~na establecida en 1982. Nuestro grupo de investigaci on,
Uncertainty Treatment in Artificial Intelligence (UTAI), coopera con el PA desde el
a~no 2005. Durante esta colaboración nos han proporcionado sus dos principales publicaciones
oficiales: los diarios de sesiones y los boletines oficiales. Debemos destacar
que la colección documental anterior ha sido la usada en la mayoría de experimentos
llevados a cabo en esta tesis, pero por supuesto, todo el trabajo desarrollado es
independiente de esta colección en concreto y es perfectamente válido con cualquier
otra colección documental apropiada. This thesis is focused on personalizing this new and challenging SIR approach,
as some problems appear when dealing with diferent parts of a document, e.g. the
overlapping problem, but in most of the cases it is trivial to apply the developed techniques to deal with at documents, which would not happen the other way around.
Along this thesis we have used a document collection composed by documents
in XML format from the Andalusian Parliament (AP) - the southern spanish autonomous
region established in 1982. Our research group, Uncertainty Treatment in
Artifcial Intelligence (UTAI), has been cooperating with the AP since 2005. Along
this collaboration they have been providing us with their two main ofcial publications:
the record of parliamentary proceedings and the ofcial bulletins. It must be
noted that the previous document collection has been used in most of the experiments
carried out in this thesis, but of course, all the developed work is independent
of this collection and it would perfectly works with any other appropriate document
collection.