O modelo computacional de recuperação da informação no qual ...

Alternativa Correta: Alternativa D - vetorial

O tema central da questão é o modelo vetorial de recuperação da informação, que é um dos métodos computacionais utilizados para buscar e classificar documentos em um corpus de dados. Este modelo é amplamente empregado em sistemas de recuperação de informação (RI) devido à sua capacidade de lidar com grandes volumes de texto de maneira eficiente.

No modelo vetorial, tanto os documentos quanto as consultas são representados como vetores em um espaço n-dimensional, onde cada dimensão corresponde a um termo ou palavra-chave. A recuperação da informação é baseada no cálculo do grau de similaridade entre o vetor da consulta e os vetores dos documentos. Isso é geralmente feito utilizando a cosseno de similaridade, que mede o ângulo entre dois vetores e, portanto, o quão próximos eles estão em termos de conteúdo.

Por que a alternativa D é a correta? O modelo vetorial associa pesos tanto aos termos de indexação dos documentos quanto aos termos da expressão de busca. Esses pesos, frequentemente baseados em medidas como TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency), ajudam a determinar a relevância de cada termo no contexto da busca, permitindo que os documentos sejam ranqueados de acordo com sua similaridade com a consulta.

Análise das alternativas incorretas:

• A - Booleano: Este modelo utiliza operadores lógicos (AND, OR, NOT) para combinar termos de busca, mas não atribui pesos aos termos. Não permite medir graus de similaridade, apenas resultados binários (verdadeiro ou falso).
• B - Booleano Estendido: Uma variação do modelo booleano que tenta introduzir alguma forma de ranqueamento, mas ainda é mais limitado que o vetorial em termos de cálculo de similaridade baseado em pesos.
• C - Fuzzy: Baseia-se na lógica fuzzy para lidar com incerteza e imprecisão, mas não é comumente usado para calcular similaridade através de pesos como no modelo vetorial.
• E - Probabilístico: Este modelo estima a probabilidade de relevância de um documento para uma consulta. Embora envolva cálculos complexos, não se baseia diretamente em vetores e pesos para medir similaridade.

O entendimento desses modelos é crucial para quem está se preparando para concursos na área de Biblioteconomia, pois sistemas de recuperação da informação são essenciais para a organização e acesso a informações em bibliotecas e bases de dados.

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Modelo Vetorial: ... No modelo que é não binário, pode-se calcular um grau de similiaridade a ser satisfeito pelos ducumentos para serem considerados relevantes e determinar o grau de similiaridade, com vistas a construir um ranking.

Perpect. ciência. inf., Belo Horizonte, v.11, n.2. p-161-173, maio/ago. 2006

"O modelo de vetor-espaço pode ser dividido em três estágios:

a) indexação do documento, no qual os termos chaves são extraídos do documento;

b) extensão dos termos indexados para melhorar a recuperação dos documentos relevantes para o usuário;

c) classificação do documento com relação à busca, de acordo com uma medida de similaridade" (MOLE, 1999b apud FEITOSA, 2006, p. 30)

Fonte:

FEITOSA, Ailton. Organização da informação na web: das tags à web semântica. Brasília: Thesaurus, 2006.

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