#

1

¿Cuales son las tres estrategias generales que sirven para proporcionar la información necesaria?

R=  Aquí están tres estrategias generales. Antes de usar cualesquiera de ellos, sea seguro considerar qué organización pudo ser una fuente probable para proporcionar la información necesaria.

2

¿Que incluyen las herramientas de búsqueda?

R= La mayoría de las herramientas de la búsqueda tienen una estructura similar. Todos incluirán en una cierta forma:  palabras claves para que usted las incorpore; botón que comenzará su búsqueda; acoplamientos para ayudar a las páginas y herramientas avanzadas de la búsqueda;  situadas normalmente cerca de la forma de la búsqueda, características especiales y opciones;  categorías sujetas (la mayoría)

3

¿Cual principio emplean la mayoría de los motores de búsqueda?

R= La mayoría de los motores de búsqueda emplean los principios de la lógica boleana en la formulación de las preguntas de la búsqueda. Vea buscar boleano en el Internet para la información detallada sobre estrategia de la búsqueda. Si usted toma la época de entender los fundamentos de la lógica boleana, usted tendrá una ocasión mejor del éxito de la búsqueda.

4

¿ Cuales son los siete pasos hacia una mejor búsqueda?

R= Los siete pasos hacia una mejor búsqueda son:

 1.Incluye y 2. excluye (+ y el -); No hay espacio entre + o - y la palabra,  Usted mecanografiaría +Atlantis -  (es decir, espacio de +Atlantis - lanzadera)

 3.Utiliza el comodín asterisco (*) y consiga las formas singulares y plurales;  

4.Uso "comillas" para buscar una frase; 

5.  Utiliza minúscula (generalmente);

6. Utiliza direcciones locales: Marque con etiqueta para encontrar las páginas ligadas a otra página;  

7. Utilice el título: Marque con etiqueta para enfocar su búsqueda, 

5

¿Cual es el buscador recomendado para principiantes?

R=  Usando Google ", usted aprenderá a cómo y cuando búsqueda por frase; hojee; utilice las opciones; límite por dominio; utilice buscar de la línea de comando; compruebe el centro de la ayuda 

Esta clase particular le toma más allá de la estrategia de la búsqueda de ese principiante.

6

Descripción de estrategias:

R= 1.-Abre un URL y hojea los acoplamientos/cuando el URL no conecta;

      2.-define su asunto;

      3.-Utilice una búsqueda Engine/Index;

      4.- Extremidades; 

      5.-Motores De Búsqueda Individuales;

      6.-Meta (Motores De Búsqueda Múltiples De la Búsqueda);

      7.- La información del hallazgo arregló por Subject

      8.- Utilice El Específico Sujeto Databases/Sites;

      9.-Utilice las bases de datos para encontrar la literatura publicada; 

     10.-Evalúe la calidad de la información; 

     11.-Utilice Las Guías Del Estilo De la Citación Del Internet; 

     12.-Considere El Copyright Antes De Usar;

     13.-Clases particulares De la Web.     

#

PREGUNTAS - RESPUESTAS

¿Cual es la selección apropiada de un vector?
En ley, los términos relevantes pueden aparecer solamente con una ocurrencia además de la argumentación muy larga para otros puntos de la visión. Por lo tanto, la selección de una representación apropiada del vector sigue siendo difícil. La longitud de documentos puede requerir una segmentación en piezas estructurales. El cargar de términos es desafiador porque las palabras o las frases muy especiales tienen que ser tratadas con particular atención que no es estadístico evidente.
 

¿Cual es la meta de sumarization automático del texto?
La meta del summarization automático del texto es tomar un texto original parcialmente estructurado del, determina su contenido de información, y presenta el contenido más importante de una manera sensible a las necesidades el usuario y la tarea de ser logrado.
 

¿Se puede decir que los archivos de texto han alcanzado toda la representación de la estructura?.
Los archivos del texto y los sistemas de recuperación enormes de la información legal no han alcanzado con todo la representación en la estructura tema - orientada bien conocida de comentarios legales. el análisis Contenido-basado de la clasificación y del texto sigue siendo un asunto de la investigación de la alta prioridad. En el empalme KONTERM, los proyectos de SOM y de LabelSOM, las técnicas el aprender de redes de los nervios se utilizan para alcanzar altos índices similares de la compresión de la clasificación y del análisis como en la indexación de direcciones legal manual. Los mapas producidos del racimo legal de las recopilaciones del texto relacionaron documentos en las unidades que se describen con descriptores automáticamente seleccionados.
 

¿Que es la Comprensión del texto?
La comprensión verdadera del texto es, en cierto sentido, la tarea final de la ciencia del análisis de texto. Hay varias opiniones, pero parece que la opinión más común entre la gente técnica es la siguiente: comprensión de texto es la transformación del mismo a una representación formal, ya sea a una red de conceptos y sus relaciones, o a un conjunto de predicados lógicos, etc. Como se discutirá más abajo, esta representación formal luego puede ser usada por los sistemas existentes de razonamiento lógico para contestar preguntas, compilar resúmenes, etc.
 

¿Para que sirve el procesamiento automático del lenguaje?
En la práctica, se puede emplear en un rango muy amplio de tareas, desde bastante simples a las muy complejas. Las tareas simples ya se pueden hacer con el estado actual de la ciencia, aunque no perfectamente. Las tareas más complejas son las metas a alcanzar en el futuro. Sin embargo, las tareas simples también aprovechan los avances de la ciencia, como vamos a ver más abajo
 

¿En que consiste la traducción automática?.
En los últimos años, la calidad de la traducción automática ha mejorado dramáticamente. En el caso ideal, el traducir un texto consiste en entender este texto –en el sentido de transformarlo en una representación formal– y luego generar el texto, según el sentido entendido, en el otro idioma.
En el estado actual, generalmente no es posible entender todo el texto, con todas las relaciones entre los conceptos mencionados en él. Entonces, los traductores automáticos entienden algunas partes del texto, más grandes o más pequeñas, y las traducen en el orden en que aparecen en el texto fuente.
 

#

PREGUNTAS - RESPUESTAS

¿Que papel presenta el desarrollo para la evaluación de dimensiones del usuario de los sistemas de la recuperación de datos ?

Este papel presenta el desarrollo de un marco para la evaluación de los sistemas (IR) de la recuperación de datos, centrándose en los motores de búsqueda del Internet de una perspectiva del usuario. Las medidas tradicionales para la evaluación basada en la importancia de la salida recuperada pueden solamente ser un fósforo parcial de los objetivos de los usuarios y de los objetivos de los sistemas. El juicio del usuario del éxito del sistema se puede influenciar por factores con excepción de memoria y de la precisión de la salida. Tales factores son probables ser relacionados con el grado a el cual el sistema resuelve su objetivo para facilitar y para maximizar la búsqueda de los usuarios. Las medidas de la utilidad se utilizan típicamente para la evaluación de un sistema de recuperación interactiva y permiten una cierta investigación del impacto de las características de sistema en el funcionamiento del comportamiento y, alternadamente, del sistema de la búsqueda de los usuarios.

¿La Evaluación de la recuperación Rusa fue lanzada en que año y con cual propósito?

La iniciativa rusa de la evaluación de la recuperación de datos fue lanzada en 2002 con propósito de aumentar la comunicación y de apoyar a la comunidad de investigadores (de academia y de industria) en el área de la recuperación del texto para las colecciones rusas de la lengua proporcionando la infraestructura necesaria para la evaluación de las metodologías de la recuperación de datos. En detalle, la serie de seminarios rusos de la recuperación de la evaluación de la información (seminarios de ROMIP) se planea para ser llevada a cabo sobre base anual.

A que nos referimos cuando hablamos de la evaluación de un sistema de recuperación de datos

Debe ser evidente ahora que en la evaluación de un sistema de la recuperación de datos nos referimos principalmente a proporcionar datos de modo que los usuarios puedan tomar una decisión en cuanto a (1) si desean tal sistema (pregunta social) y (2) si lo vale. Además, estos métodos de evaluación se utilizan en una manera comparativa de medir si ciertos cambios conducirán a una mejora en funcionamiento. Es decir cuando una demanda se hace para la opinión una estrategia particular de la búsqueda, el criterio de la evaluación se puede aplicar para determinarse si la demanda es válida.

Que evaluar en un sistema de recuperación de datos según Cleverdon ( 1966 )?

Desde 1966, Cleverdon dio una respuesta a esto. Él enumeró seis cantidades mensurables principales: (1) la cobertura de la colección, es decir, el grado a el cual el sistema incluye la materia relevante; (2) el retraso de tiempo, es decir, el intervalo medio entre el tiempo que se hace la petición de la búsqueda y el tiempo se da una respuesta; (3) la forma de presentación de la salida; (4) el esfuerzo implicado de parte del usuario en la obtención de respuestas a sus peticiones de la búsqueda; (5) memoria del sistema, es decir, la proporción de material relevante recuperada realmente en respuesta a una petición de la búsqueda; (6) la precisión del sistema, es decir, la proporción del material recuperado que es realmente relevante.

¿Cuales ventajas presenta una teoría de la evaluación basada la precisión y memoria?

Una teoría de la evaluación se presenta basada en la precisión y memoria. Las ventajas de basarla en la precisión y memoria son que son: (1) el par lo más comúnmente posible usado; (2) cantidades bastante bien entendidas. Es interesante observar que la técnica de medir eficacia de la recuperación ha sido influenciada en gran parte por la estrategia particular de la recuperación adoptada y la forma de su salida. Por ejemplo, cuando la salida es una graduación de documentos un parámetro obvio tal como posición espesa está inmediatamente disponible para el control. Usando la posición espesa como atajo, una serie de valores de memoria de la precisión se podía entonces calcular, una porción para cada valor del atajo. Los resultados se podían entonces resumir en la forma de un sistema de puntos unidos por una curva lisa. La trayectoria a lo largo de la curva entonces tendría la interpretación inmediata de la eficacia que varía con el valor del atajo.

En el tema Dimensiones de la tarea de las evaluaciones del usuario de los sistemas de la recuperación de datos.¿Cual es la posición uno del marco multidimensional para la evaluación del motor de búsqueda ?

El marco multidimensional para la evaluación del motor de búsqueda en nuestro estudio de viabilidad estos indicadores de la satisfacción fue utilizado para sacar un juicio del usuario del éxito de tres motores de búsqueda. Nuestra puntería no era obtener una evaluación de estos motores como tal pero confirmar o refutar algo nuestra premisa que una evaluación dimensional del usuario puede dar lugar a relaciones significativas buscó en los juicios del usuario hechos a través y dentro de los sistemas. Esto se puede indicar en tres asuntos que fueron explorados a los grados que variaban producidos por el alcance del estudio.

Posición uno indica que el juicio del usuario del éxito del sistema es una respuesta a como esta bien el sistema ha apoyado la tarea de la recuperación y, como tal, es una construcción multidimensional. La naturaleza de las evaluaciones del usuario fue explorada como sigue: Los grados del éxito del usuario asignados en los cuatro criterios fueron correlacionados con un juicio total del éxito para encontrar cuáles, si cualesquiera, aparecen sean el factor más importante de definir el juicio del usuario del sistema. Los grados de los usuarios en las medidas fueron correlacionados con los grados totales del éxito para que cada criterio asociado encuentre cuál, si cualesquiera, contribuido lo más fuertemente posible al grado total del usuario de un criterio. El usuario derivado razonó para atribuir los grados de la satisfacción, guardapolvo y en cada criterio, fue recogido usando preguntas ampliables y analizado para sugerir, o de otra manera, nuestras medidas como los que los usuarios ellos mismos basan una evaluación del éxito del sistema.

#

PREGUNTAS - RESPUESTAS

¿Cuantas áreas del uso de los métodos de la Clasificación en IR?

Hay dos áreas principales del uso de los métodos de la clasificación en IR: (1) el arracimar de la palabra clave; (2) el arracimar del documento

¿Cuales son las Soluciones de la clasificación de la autonomía ?

Las soluciones de la clasificación de la autonomía quitan la necesidad para que las organizaciones confíen en la intervención humana o el proceso manual de la información, tal como marcar con etiqueta manual, requerido típicamente para hacer la mayoría de los otros usos del e-negocio trabaja. La capacidad de la autonomía clasifica a constantemente y exactamente datos es automáticamente una solución única de la infraestructura que supera los líos que rodean el crecimiento exponencial de datos no estructurados.

¿En las Medidas de la asociación, En que se basan algunos métodos?

Las medidas de la asociación

algunos métodos de la clasificación se basan en una relación binaria entre los objetos. En base de esta relación un método de la clasificación puede construir un sistema de racimos. La relación se describe vario como ' semejanza ', la ' asociación ' y ' desemejanza '. No hacer caso de la desemejanza para el momento como será definido matemáticamente más adelante, los otros dos términos significa mucho el igual a menos que esa ' asociación ' sea reservada para la semejanza entre los objetos caracterizados por cualidades del discreto-estado.

¿Como son las Herramientas Automatizadas para encontrar la información en la Web ?

Las herramientas automatizadas para encontrar la información en la Web son casi universal índices de la palabra clave. Las herramientas clasificadas como Yahoo y galaxia requieren un cierto grado de entrada manual - generalmente en especificar la categoría apropiada y el otro metadata. Muchos motores de búsqueda automatizados han desplegado estrategias de la indexación de direcciones y mecanismos IR tradicionales de la recuperación pero muy pocos han experimentado con la clasificación automática.

5.- Un diseño del contorno del WWLib automatizado nuevo, identifica los componentes automatizados y sus responsabilidades ¿ Cuales son estos componentes Automatizados ?

Hay seis componentes automatizados:

1.- Un Spider que recupera automáticamente documentos de la Web

2.- Un Archivo que recibe las páginas de la Web de la Spider, almacena una copia local, le asigna un número de accesión único y genera una plantilla nueva del metadata. También distribuye copias locales al extractor, al clasificador y al constructor y agrega el metadata subsecuente generado por el clasificador y el constructor a la plantilla asignada del metadata.

3.- Un extractor que analiza las páginas, con tal que por el archivo para los hyperlinks encajados a otros documentos. Si está encontrado, URL se pasa al archivo donde los evalúan para comprobar que están señalando a las localizaciones en el Reino Unido, antes de ser pasado al  Spider

4.- Un clasificador que analiza las páginas proporcionó por el archivo y genera classmarks de DDC; Un constructor que analiza las páginas proporcionó por el archivo y hace salir el metadata que es almacenado por el archivo en la plantilla del metadata del documento y también utilizado para construir la base de datos del índice que será utilizada para asociar rápidamente palabras claves a números de accesión del documento

6.- Un investigador que acepta secuencias de la pregunta del usuario, las utiliza para interrogar a la base de datos del índice construida por el constructor, utiliza los números de accesión que resultan para recuperar las plantillas apropiadas del metadata y las copias locales del documento y entonces utiliza toda esta información para generar los resultados detallados, alineados según importancia a la pregunta original.

Según la Empresa KM ¿Por que es importante la clasificación Automática?

La Empresa KM Exige La Clasificación Automática

La clasificación automática es importante porque el trabajo del ser humano no puede escalar a un número cada vez mayor de documentos y de usuarios. La Web ha crecido simplemente demasiado grande para que los redactores humanos clasifiquen. Un estudio reciente numeró la Web en mil millones páginas y algunos analistas estiman que 1,5 millones de páginas están agregadas a la tela cada día. La investigación de Forrester estima que manualmente la codificación de los documentos para un Intranet corporativo grande podría costar cerca de $2 millones antes de 2001

Con una cantidad tan grande de datos que se sientan en los servidores de la Web, contextualizar la búsqueda resultados es planificadores significativos del problema de la empresa KM de los revestimientos. El buscar por palabra clave, recupera a menudo un número abrumador de documentos. La Taxonómia  es componentes dominantes de los portales de la empresa porque proporcionan la estructura del fondo a los resultados de la búsqueda, permiten hojear ocasional, y apoyan el proceso interactivo de encontrar la información. Los directorios son como mapas de camino a la información porque delinean las relaciones conceptuales que existen en y entre ideas. Más allá del volumen de información presente en portales de la empresa y la ineficacia de la palabra clave que buscaba, la naturaleza, de los documentos dentro de bases de datos ha cambiado. Junto con los datos estructurados que existen en las bases de datos emparentadas o analíticas tradicionales, documentos no estructurados, tales como mensajes del Email, páginas de la tela, archivos del pdf, texto electrónico, etcétera, están las fuentes importantes del conocimiento. Las bases de datos corporativas se componen cada vez más de documentos heterogéneos. Los directorios proveen de portales corporativos una "tienda one-stop" para la recuperación y la organización de datos a través de tipos del documento.

#

PREGUNTAS - RESPUESTAS

¿Que define una estructura de archivo?

Una estructura del archivo define la manera que los expedientes se delimitan y cómo se representa el fin de archivo.

¿Que distinción se debe hacer en el principio al discutir el archivo estructura? 

Hay una distinción importante que se debe hacer en el principio al discutir el archivo estructura. Y ésa es la diferencia entre la organización lógica y física de los datos.

¿A que se refiere el término archivo estructura?

El término,  archivo estructura,  refiere a la organización de datos sobre los dispositivos de almacenaje secundario tales como discos o cintas.

¿Que permiten los archivos lógicos?

Los archivos lógicos permiten que los programas describan las operaciones realizadas en un archivo sin saber qué archivo físico será utilizado.

En que consiste un archivo?

Un archivo consiste en un número de expedientes relacionados.

En el fichero de datos: al ordenar por la clave de ordenación ¿Cuales son las ventajas? 

 La Ventajas son:

Útil para la exhibición e imprimir, La búsqueda binaria en la clave de ordenación es posible, Los duplicados son más fáciles de detectar.