Búsqueda semántica en repositorios académicos – Prof. Franky Uzcátegui

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En esta presentación, el expositor aborda el uso de la Inteligencia Artificial (IA) para mejorar la búsqueda en repositorios académicos.

Los repositorios académicos son almacenes de documentos digitales que contienen la producción científica de una institución educativa. Estos documentos suelen ser artículos, libros, tesis, disertaciones, etc.

La búsqueda en repositorios académicos suele ser una tarea compleja, ya que los documentos pueden estar escritos en diferentes idiomas, usar diferentes formatos y tratar sobre una amplia gama de temas.

La IA puede ayudar a mejorar la búsqueda en repositorios académicos de varias maneras. Por ejemplo, la IA puede usarse para:

• Analizar el contenido de los documentos para identificar los términos más relevantes.
• Generar resúmenes de los documentos para proporcionar una visión general rápida del contenido.
• Recomendar documentos relacionados con la consulta del usuario.

En la presentación, el expositor describe un estudio que utilizó la IA para mejorar la búsqueda en un repositorio académico. El estudio se basó en las siguientes técnicas:

• Aprendizaje automático: para identificar los términos más relevantes en los documentos.
• Procesamiento del lenguaje natural: para generar resúmenes de los documentos.
• Redes semánticas: para recomendar documentos relacionados.

Los resultados del estudio mostraron que la IA puede mejorar significativamente la precisión y la relevancia de los resultados de búsqueda en repositorios académicos.

En particular, la IA puede:

• Reducir la cantidad de documentos irrelevantes que se muestran al usuario.
• Producir resúmenes más precisos y completos de los documentos.
• Recomendar documentos relacionados que el usuario no hubiera considerado de otra manera.