Inteligencia Artificial

Text Clustering
Según Wikipedia el concepto de Text Clustering es “la organización automática de documentos, extracción tema y recuperación de información rápida o filtración. Está estrechamenterelacionado con la agrupación de datos”.

Los motores de búsqueda por lo general retorna miles de páginas en respuesta a las consultas, esto hace difícil que los usuarios puedan revisar toda lainformación entregada y relevante. Este tipo de motores utiliza métodos de agrupación que permiten agrupar de forma automática los documentos clasificándolos por categorías para lograr mejores resultados,esto implica el uso de descriptores y la extracción del descriptor que describen el contenido dentro de la agrupación.

Un ejemplo de esto es FirstGov.gov, el portal web oficial del gobierno delos EE.UU., el cual utiliza la agrupación de documentos para organizar automáticamente los resultados de búsqueda por categorías. Por ejemplo, si un usuario envía "inmigración", al lado de su lista deresultados se verá categorías de "Reforma Migratoria", "Ciudadanía y Servicios de Inmigración", "Empleo", "Department of Homeland Security", y más.

Recuperación de Información
La recuperaciónde información se centra en la representación, almacenamiento, organización y acceso a elementos de información. Estos procesos deberían proporcionar al usuario la capacidad de acceder a la informaciónque necesita.
De los modelos utilizados podemos mencionar tres: booleano, MEV y probabilístico. El booleano es considerado el peor por la incapacidad de reconocimiento parcial y el MEV esconsiderado popular en la práctica.
Entre los métodos de recuperación más importantes podemos mencionar:
* Filtrado
* Coincidencia Exacta
* Recuperación de Datos
* Minería de Datos
*Clustering
Clasificación de Documentación
Entre las que podemos nombrar están: Taxonomías, Tesauros y Ontologías. Las taxonomías facilitan la clasificación en categorías que se subdividen a su...