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Tema4_2 Flashcards

(60 cards)

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1
Q

¿Qué es la computación suave y cómo se aplica a la recuperación de información?

A

Es una técnica basada en la lógica borrosa y la inteligencia artificial que mejora la búsqueda y clasificación de datos en sistemas de recuperación de información.

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2
Q

¿Cuál es la diferencia entre un motor de búsqueda tradicional y un metabuscador?

A

Un motor de búsqueda indexa documentos en su propia base de datos, mientras que un metabuscador consulta múltiples motores y combina los resultados.

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3
Q

¿Cómo afecta la semántica del lenguaje a la recuperación de información?

A

La ambigüedad del lenguaje puede hacer que los resultados de búsqueda sean irrelevantes o confusos, dificultando la precisión en la recuperación de documentos.

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4
Q

¿Qué papel juega la relevancia en los sistemas de recuperación de información?

A

La relevancia mide qué tan útil es un resultado para una consulta y se usa para ordenar los documentos recuperados.

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5
Q

¿Cómo se pueden mejorar los sistemas de recuperación de información mediante perfiles de usuario?

A

Adaptando los resultados de búsqueda a los intereses y preferencias del usuario para obtener resultados más relevantes.

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6
Q

¿Qué técnicas se pueden aplicar para la indexación eficiente de documentos?

A

Eliminación de palabras irrelevantes, lematización, uso de diccionarios de sinónimos y estructuras de datos optimizadas como archivos invertidos.

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7
Q

¿Qué problemas pueden surgir en la desambiguación de términos en las búsquedas?

A

La polisemia, sinónimos y diferencias de contexto pueden hacer que una misma palabra tenga múltiples significados, afectando la precisión de los resultados.

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8
Q

¿Cuál es el propósito de la lematización en la recuperación de información?

A

Reducir las palabras a su forma base para mejorar la coincidencia entre consultas y documentos indexados.

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9
Q

¿Cómo influyen las ontologías en la búsqueda de información en la web?

A

Permiten estructurar el conocimiento mediante relaciones semánticas, mejorando la precisión en la recuperación de datos.

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10
Q

¿Qué ventajas ofrece la retroalimentación del usuario en un sistema de recuperación de información?

A

Mejora la precisión de futuras búsquedas al aprender de los resultados previos seleccionados por el usuario.

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11
Q

¿Los metabuscadores tienen su propia base de datos de documentos indexados? (V/F)

A

Falso. Utilizan motores de búsqueda existentes para obtener los resultados.

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12
Q

¿La indexación de documentos mejora la eficiencia de recuperación de información? (V/F)

A

Verdadero. Permite organizar los datos de manera estructurada y rápida.

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13
Q

¿La lógica borrosa permite mejorar la precisión en la recuperación de información? (V/F)

A

Verdadero. Ayuda a manejar la incertidumbre en la búsqueda de datos.

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14
Q

¿La polisemia en los términos de búsqueda facilita la recuperación de información? (V/F)

A

Falso. Puede generar confusión en los resultados debido a múltiples significados.

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15
Q

¿El modelo vectorial de recuperación de información asigna valores binarios a los términos? (V/F)

A

Falso. Utiliza ponderaciones basadas en la frecuencia de los términos.

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16
Q

¿Los algoritmos de agrupamiento pueden mejorar la organización de los resultados de búsqueda? (V/F)

A

Verdadero. Ayudan a clasificar los documentos según similitudes temáticas.

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17
Q

¿La eliminación de palabras irrelevantes (stop words) mejora la eficiencia de los buscadores? (V/F)

A

Verdadero. Reduce la cantidad de términos procesados sin afectar la relevancia.

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18
Q

¿La computación suave se basa únicamente en la lógica difusa? (V/F)

A

Falso. También incluye redes neuronales y algoritmos evolutivos.

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19
Q

¿El uso de ontologías en la búsqueda de información permite mejorar la precisión de los resultados? (V/F)

A

Verdadero. Permiten estructurar mejor la información y sus relaciones.

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20
Q

¿Un buscador que solo usa coincidencia exacta de palabras es más preciso que uno basado en semántica? (V/F)

A

Falso. La búsqueda semántica mejora la recuperación de información relevante.

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21
Q

La ___________ es el proceso de reducir una palabra a su raíz para mejorar la recuperación de información.

A

lematización.

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22
Q

Un ___________ consulta múltiples motores de búsqueda y combina sus resultados.

A

metabuscador.

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23
Q

En recuperación de información, el concepto de ___________ mide la satisfacción del usuario con los resultados obtenidos.

A

relevancia.

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24
Q

La técnica de ___________ permite eliminar palabras irrelevantes como “el”, “de” o “y”.

A

eliminación de palabras prohibidas (stop words).

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25
Los motores de búsqueda utilizan modelos de ___________ para representar documentos y consultas.
espacio vectorial.
26
En la recuperación de información, la ___________ es un problema causado por palabras con múltiples significados.
polisemia.
27
Un archivo ___________ almacena palabras clave y sus ubicaciones en documentos para mejorar la búsqueda.
invertido.
28
La ___________ permite mejorar los resultados de búsqueda basándose en relaciones semánticas entre palabras.
ontología.
29
En un modelo de recuperación de información, la función de ___________ ordena los documentos según su importancia.
ranking.
30
El procesamiento de lenguaje natural es clave en la ___________ de información en grandes bases de datos.
recuperación.
31
¿Qué técnica permite representar documentos y consultas en un espacio matemático? A) Modelo booleano B) Modelo vectorial C) Modelo probabilístico
Modelo vectorial.
32
¿Qué concepto se usa para medir la relevancia de un documento en una búsqueda? A) Precisión B) Recuerdo C) Ranking
Ranking.
33
¿Cuál es el principal problema de la polisemia en la recuperación de información? A) La dificultad para encontrar sinónimos B) La ambigüedad en los términos de búsqueda C) La eliminación de palabras irrelevantes
La ambigüedad en los términos de búsqueda.
34
¿Qué método de búsqueda es más eficiente para manejar grandes volúmenes de datos? A) Búsqueda secuencial B) Indexación invertida C) Búsqueda aleatoria
Indexación invertida.
35
¿Qué beneficio aporta la lógica difusa en la recuperación de información? A) Permite respuestas exactas B) Facilita la búsqueda con términos aproximados C) Reduce el tamaño de la base de datos
Facilita la búsqueda con términos aproximados.
36
¿Qué problema busca resolver la retroalimentación de relevancia en los motores de búsqueda? A) La clasificación automática de documentos B) La optimización del almacenamiento de datos C) La mejora de los resultados según la interacción del usuario
La mejora de los resultados según la interacción del usuario.
37
¿Cuál de los siguientes elementos no forma parte de un sistema de recuperación de información? A) Motor de búsqueda B) Índice de documentos C) Procesador de texto
Procesador de texto.
38
¿Cómo ayudan las ontologías en la búsqueda de información? A) Crean nuevas bases de datos B) Mejoran la relación semántica entre términos C) Permiten búsquedas solo en documentos estructurados
Mejoran la relación semántica entre términos.
39
¿Qué representa el modelo probabilístico en recuperación de información? A) La exactitud en la recuperación de documentos B) La probabilidad de que un documento sea relevante C) La rapidez en la indexación de datos
La probabilidad de que un documento sea relevante.
40
¿Qué técnica se usa para reducir palabras a su forma base en búsquedas? A) Indexación jerárquica B) Lematización C) Normalización semántica
Lematización.
41
¿Qué es la recuperación de información?
Es el proceso de buscar, filtrar y presentar documentos relevantes en respuesta a una consulta de usuario.
42
¿Qué es la indexación invertida en un motor de búsqueda?
Es una estructura de datos que almacena términos y sus ubicaciones en documentos para agilizar la búsqueda.
43
¿Cómo funciona el modelo vectorial en la recuperación de información?
Representa documentos y consultas como vectores en un espacio multidimensional, midiendo la similitud entre ellos.
44
¿Qué problema genera la ambigüedad semántica en los motores de búsqueda?
Puede devolver resultados irrelevantes al no diferenciar correctamente el significado de los términos.
45
¿Cuál es el objetivo de la retroalimentación de relevancia?
Ajustar los resultados de búsqueda basándose en la interacción del usuario con los documentos recuperados.
46
¿Qué es un metabuscador y cómo funciona?
Es un sistema que consulta múltiples motores de búsqueda y combina sus resultados en una única lista.
47
¿Qué función tienen las ontologías en la recuperación de información?
Organizan y estructuran el conocimiento mediante relaciones semánticas para mejorar la búsqueda de datos.
48
¿Por qué la lógica difusa es útil en la computación suave?
Porque permite manejar incertidumbre y términos imprecisos en la recuperación de información.
49
¿Cómo afecta la lematización a la eficiencia de un buscador?
Mejora la coincidencia entre consultas y documentos al reducir palabras a su raíz.
50
¿Qué rol desempeña la computación suave en la recuperación de información?
Facilita la adaptación de los sistemas de búsqueda a contextos inciertos y complejos.
51
¿Cómo se diferencian los modelos booleano, vectorial y probabilístico en la recuperación de información?
El modelo booleano usa términos exactos, el vectorial mide similitud entre documentos y consultas, y el probabilístico estima la relevancia basada en estadísticas.
52
¿Cómo pueden las técnicas de aprendizaje automático mejorar los motores de búsqueda?
Ayudan a refinar los resultados al aprender de las interacciones del usuario y mejorar la relevancia de los documentos recuperados.
53
¿Por qué la retroalimentación de relevancia es clave en los sistemas de búsqueda?
Permite mejorar la precisión al ajustar los resultados según la selección y preferencias del usuario.
54
¿Cómo la computación suave optimiza la recuperación de información en entornos ambiguos?
Usa lógica difusa y redes neuronales para manejar términos imprecisos y mejorar la precisión de los resultados.
55
¿Qué impacto tienen los perfiles de usuario en la personalización de los resultados de búsqueda?
Permiten ajustar los resultados a intereses específicos, mejorando la experiencia de búsqueda.
56
¿Cómo afecta la semántica del lenguaje a la recuperación de información en buscadores web?
La ambigüedad y los sinónimos pueden influir en la relevancia de los resultados, afectando la precisión de la búsqueda.
57
¿Qué ventajas tiene el uso de ontologías en la búsqueda de información científica?
Facilitan la organización del conocimiento y mejoran la precisión en la recuperación de datos especializados.
58
¿Cómo la lematización y la eliminación de stop words mejoran la eficiencia en la indexación?
Reducen la cantidad de términos procesados y mejoran la precisión de las coincidencias.
59
¿Cómo el modelo probabilístico de recuperación de información puede mejorar los motores de búsqueda?
Asigna probabilidades a los documentos según su relevancia, optimizando el orden de los resultados.
60
¿Por qué es importante la evaluación de la precisión y el recuerdo en un sistema de recuperación de información?
Permite medir la efectividad del sistema en términos de relevancia de los resultados y cobertura de documentos importantes.

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