New Algorithms and Methodologies for Building Information Retrieval Collections

Abstract

Los sistemas de recuperación de información desempeñan un papel crucial a la hora de satisfacer las necesidades de información de los usuarios, ayudándoles a explorar vastas colecciones de información. Esta tesis se enmarca en un aspecto crítico de la investigación en recuperación de información: la evaluación. En concreto, proponemos nuevos enfoques para crear colecciones de prueba. Éstas son esenciales para evaluar la eficacia de los sistemas de recuperación en experimentos controlados. Reflejar con precisión las condiciones del mundo real en estas colecciones es fundamental para avanzar en este campo. Nuestro objetivo es introducir técnicas innovadoras para construir colecciones anotadas que sean fiables, y facilitar así la investigación y el desarrollo en el campo de la recuperación de información. En primer lugar, la tesis propone un nuevo método para crear nuevas colecciones de prueba sin necesidad de costosas campañas de evaluación, simplificando y economizando el proceso. A continuación, presentamos un nuevo método de adjudicación para determinar qué documentos merecen un juicio humano, con el objetivo de reducir el numero de juicios expertos necesarios. Este método es rentable y eficiente. Además, la tesis presenta una nueva perspectiva de la evaluación de los métodos de adjudicación, haciendo hincapié en la significancia estadística, un aspecto que a menudo se pasa por alto en anteriores investigaciones sobre adjudicación de documentos. Finalmente, aplicamos los métodos explorados en esta tesis para construir una nueva colección de prueba, cuyo proceso de construcción describimos, para demostrar la utilidad de nuestras propuestas. En resumen, esta tesis integra conocimiento establecido en el campo con nuevas metodologías para así crear nuevas colecciones de prueba fiables y con bajo coste. Esta combinación es crucial para avanzar en el desarrollo de sistemas de recuperación de información más efectivos.