Gracias por el A2A. La minería de texto y el IR están muy relacionados, y existen numerosos ejemplos de minería de texto utilizados para aumentar los resultados devueltos por IR. Algunos ejemplos en los que puedo pensar de inmediato son los siguientes:
* Desambiguación del sentido de las palabras: por ejemplo, “audífonos” en “audífonos” no busca la enfermedad.
* Detección de errores ortográficos: la forma “correcta” suele ser más frecuente en el texto que la versión mal escrita. Ambos de los anteriores generalmente aparecen como sugerencias “Quiso decir”.
* Búsqueda de frases significativas, por lo que frases como “nueva york” se tratan como una sola unidad para la búsqueda, o la frase “ser o no ser” sobrevive a palabras vacías.
* Detección de entidades en la búsqueda: reconocimiento de nombres de personas o lugares en el texto de búsqueda para tratarlos de manera diferente durante la generación de consultas de búsqueda.
* Detección de idioma de consulta: para los índices de búsqueda en varios idiomas, puede usar el idioma para filtrar o aumentar los resultados en el idioma detectado, y / o reescribir la consulta para ir en contra de un campo específico del idioma.
* Modelado de temas: para la categorización de resultados.
* Sugerencias de consultas relacionadas: puede usar las técnicas de Filtrado colaborativo o Market Basket para implementar esto.
Solo puedo pensar en unos pocos, hay muchos otros ejemplos …
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