Funciones de ranking basadas en lógica borrosa para IR estructurada

Resumen

Con el auge de los lenguajes de marcado se ha desarrollado un nuevo escenario en el campo de la recuperación de información centrado en los documentos que presentan una estructura, y asumiendo que ésta puede ayudar en el proceso de recuperación; es lo que se define como IR estructurada. Los modelos clásicos de IR se han aplicado a este problema adaptando sus funciones de ranking al considerar los campos en los que se estructura un documento, y estas adaptaciones se han realizado siempre asumiendo una independencia estadística entre estos campos. Este hecho fuerza a la elección o estimación de unos coeficientes de empuje que determinen los diferentes pesos que se quiere dar a cada uno de los campos considerados. En este trabajo se presenta una nueva función de ranking para IR estructurada, basada en lógica borrosa, que trata de modelar mediante conocimiento experto la relación existente entre campos.