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Sistema di classificazione e recupero dei documenti basato sul linguaggio naturale

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Capitolo 2: Classificazione e recupero dei documenti: lo stato dell�arte 14 2.2.3 La scelta dei termini indice Come si � gi� detto non tutte le parole sono ugualmente significative per rappresentare la semantica di un testo, infatti una parte delle parole del documento non descrivono il contenuto, ad esempio gli articoli, le preposizioni, i pronomi..., mentre alcune parole sono pi� significative di altre. Perci� usare tutti i termini che formano i documenti introduce troppo �rumore� nei processi di classificazione e di retrieval. D�altra parte scegliere i termini pi� significativi di un testo non � un�operazione banale. In passato l�indicizzazione veniva fatta manualmente da una persona (utente esperto) che leggeva i documenti, o un riassunto di essi, e decideva quali termini dovevano rappresentarne il contenuto e quali potevano essere scartati. Era sicuramente il miglior metodo per trovare i termini indice di un documento, ma la crescente quantit� di documenti da indicizzare e il continuo miglioramento delle tecniche di indicizzazione automatiche, cio� totalmente svolte dal calcolatore, hanno fatto preferire quest�ultime. Le tecniche di indicizzazione automatiche possono usare approcci linguistici, statistici, o una miscela di entrambi. Gli approcci linguistici entrano nel merito del significato e in base a questo decidono se scartare o meno il termine, gli approcci statistici, invece, si basano su informazioni statistiche estratte dal testo, senza effettuare un preprocessamento linguistico del testo stesso. Oggi tuttavia, approcci statistici puri sono usati solo nei casi in cui si vuole rimanere totalmente indipendenti dalla lingua, poich� si � notato che criteri statistici associati a semplici tecniche linguistiche (es. stemming 2.2.3.2.C) aumentano l�efficienza del sistema. 2.2.3.1 Approcci statistici Gli approcci statistici si basano sull�idea di Luhn [Luhn �58], pioniere nell�indicizzazione automatica di testi, secondo la quale la frequenza delle parole in un documento in linguaggio naturale fornisce un�utile misura del significato
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Sistema di classificazione e recupero dei documenti basato sul linguaggio naturale

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Informazioni tesi

  Autore: Debora Desideri
  Tipo: Tesi di Laurea
  Anno: 2001-02
  Università: Università degli Studi di Roma La Sapienza
  Facoltà: Scienze Matematiche, Fisiche e Naturali
  Corso: Informatica
  Relatore: Paola Velardi
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 207

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document retrieval
intelligenza artificiale
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