Técnicas de Procesamiento del Lenguaje Natural en la Recuperación de Información

Abstract

En este artículo se describe el efecto de la integración de varias técnicas basadas en el procesamiento del lenguaje natural en sistemas de recuperación de información. Se estudiarán, en concreto, métodos de lematización, anotación de categorías morfosintácticas, identificación de nombres propios compuestos y análisis en dependencias. Una evaluación a gran escala con colecciones de documentos en español nos permitirá verificar que la combinación de estas técnicas con otras menos sofisticadas, tales como tokenización y eliminación de palabras gramaticales, contribuye a una mejora significativa de la calidad de los sistemas de recuperación

In this article, we describe the way in which different methods based on Natural Language Processing (NLP) can be integrated in Information Retrieval systems. More precisely, we will study NLP strategies such as lemmatization, PoS tagging, named entities recognition, and dependency-based parsing. A large scale evaluation on Spanish documents will be performed. This will allow us to verify whether these strategies combined with less complex NLP techniques (e.g., tokenization and stopwords removal) improve the quality of IR systems. The results reported at the end of the paper show that NLP-based strategies yield significant improvements