Indução de filtros linguisticos

Indução Automática de Filtros

Com o surgimento da Internet, as informações ficaram cada vez mais rápidas e eficientes por onde passam, ocasionando assim uma grande quantidade de dados que caracterizam a sociedade da informação. Porém, isso fez com que o tratamento das informações irrelevantes, sem nexo ou sem sentido ficasse cada vez mais complicado. O papel principal da Filtragem da Informação (F.I) é resolver, da melhor maneira possível, a sobrecarga das informações “flutuando” pela Internet. Para isso, um dos objetivos a serem alcançados pela F.I é a qualificação dos usuários para obter a busca a informações que lhe interessam por meio da seleção analítica. Nos casos do banco de dados serem estáticos nos Sistemas de Recuperação da Informação, os sistemas de Filtragem da Informação são projetados para que o usuário receba fontes de informações dinâmicas, assumindo que os interesses do mesmo sejam estáticos em relação ao tempo. Segundo Belkin e Croft, a “F.I tem sido usada para descrever o processo de distribuição e roteamento de informações advindas de bancos de dados remotos, através do qual as informações selecionadas são resultados das requisições (acesso e recuperação) de buscas neles efetivados”. Tomando base nisso, é, portanto, um processo de extração e seleção de documentos relevantes de interesse do usuário. Os perfis de busca adaptativos são sistemas personalizados de FI que consolidam a representação dos textos considerados relevantes sobre algum domínio interessante para o buscador. Com isso, a necessidade de informações passa a ser uma função de relevância (mapeamento entre um espaço de objetos qualquer e um espaço de objetos realmente relevantes). Comparando com os sistemas de RI, os perfis podem ser considerados uma consulta durante determinado período de tempo. Porém, a vantagem de usar perfis de busca é que são considerados mais consistentes e duradouros que os sistemas de RI. Porém, os sistemas de RI e FI necessitam de dois tópicos