O poder cognitivo das redes neurais artificiais modelo ART1 na recuperação da informação

AUTOR(ES)
FONTE

Ciência da Informação

DATA DE PUBLICAÇÃO

2009-04

RESUMO

O artigo relata um experimento de simulação computacional de um sistema de recuperação da informação composto por uma base de índices textuais de uma amostra de documentos, um software de rede neural artificial implementando conceitos da Teoria da Ressonância Adaptativa, para automação do processo de ordenação e apresentação de resultados, e um usuário humano interagindo com o sistema em processos de consulta. O objetivo do experimento foi demonstrar (i) a utilidade das redes neurais de Carpenter e Grossberg (1988) baseadas nessa teoria e (ii) o poder de resolução semântica com índices sintagmáticos da abordagem SiRILiCO proposta por Gottschalg-Duque (2005), para o qual um sintagma nominal ou proposição é uma unidade linguística constituda de sentido maior que o significado de uma palavra e menor que uma narrativa ou uma teoria. O experimento demonstrou a eficácia e a eficiência de um sistema de recuperação da informação combinando esses recursos, concluindo-se que um ambiente computacional dessa natureza terá capacidade de clusterização (agrupamento) variável on-line com entradas e aprendizado contínuos no modo não supervisionado, sem necessidade de treinamento em modo batch (off-line), para responder a consultas de usuários em redes de computadores com desempenho promissor.

ASSUNTO(S)

sistema de recuperação da informação sintagma nominal semântica indexação sintagmática mineração de textos redes neurais artificiais teoria da ressonância adaptativa redes neurais art simulação computacional inteligência artificial

Documentos Relacionados