Biblioteca da Escola de Ciência da Informação
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Referência:
CAPUANO, Ethel Airton. O poder cognitivo das redes neurais artificiais modelo ART1 na recuperacao da informacao. Ciencia da Informacao, Brasilia, v. 38, n. 1, p. 9-30, jan./abr. 2009

Descritor(es):
SISTEMA DE RECUPERACAO DA INFORMACAO; SINTAGMA NOMINAL; SEMANTICA; INDEXACAO SINTAGMATICA; MINERACAO DE TEXTOS; REDES NEURAIS ARTIFICIAIS; TEORIA DA RESSONANCIA ADAPTATIVA; REDES NEURAIS ART; SIMULACAO COMPUTACIONAL; INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Resumo:
O artigo relata um experimento de simulacao computacional de um sistema de recuperacao da informacao composto por uma base de indices textuais de uma amostra de documentos, um software de rede neural artificial implementando conceitos da Teoria da Ressonancia Adaptativa, para automacao do processo de ordenacao e apresentacao de resultados, e um usuario 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 resolucao semantica com indices sintagmaticos da abordagem SIRILICO proposta por Gottschalg-Duque (2005), para o qual um sintagma nominal ou proposicao e uma unidade linguistica constituida de sentido maior que o significado de uma palavra e menor que uma narrativa ou uma teoria. O experimento demonstrou a eficacia e a eficiencia de um sistema de recuperacao da informacao combinando esses recursos, concluindo-se que um ambiente computacional dessa natureza tera capacidade de clusterizacao (agrupamento) variavel on-line com entradas e aprendizado continuos no modo nao supervisionado, sem necessidade de treinamento em modo batch (off-line), para responder a consultas de usuarios em redes de computadores com desempenho promissor.

Endereço eletrônico:
http://revista.ibict.br/ciinf/article/view/1252 Acessado em: 19 jan. 2017