Sistemas baseados em mapas auto-organizáveis para organização automática de documentos texto

Abstract

Este trabalho propõe e avalia sistemas híbridos para organização automática de documentos texto baseado em Mapas Auto-Organizáveis (do inglês Self-Organizing Maps - SOM). O objetivo é obter um sistema que ao combinar SOM com outros algoritmos de agrupamento seja capaz de gerar mapas de documentos de qualidade a um custo computacional baixo para grandes coleções de documentos texto. Um mapa de documentos é resultado de pós-processamento de uma rede neural SOM treinada com os vetores representativos dos documentos de uma coleção. Um mapa de documentos é considerado de boa qualidade quando este representa bem as relações de similaridade de conteúdo entre documentos de uma coleção. Um mapa de documentos possibilita a organização de uma coleção de documentos texto de acordo com a similaridade de conteúdo e tem aplicação na melhoria dos processos de recuperação de informação, exploração, navegação e descoberta de conhecimento sobre uma coleção. Vários trabalhos na literatura de redes neurais têm utilizado SOM para criar mapas de documentos. Entretanto, o treinamento de redes SOM ainda é uma tarefa cara computacionalmente para grandes coleções de documentos texto. Alguns métodos propostos na literatura para construir mapas de documentos mais rapidamente reduzem drasticamente a qualidade do mapa gerado; além disso, sistemas híbridos envolvendo SOM com outros algoritmos de agrupamento têm sido pouco investigados na literatura. Estes fatos motivaram o presente trabalho. Os resultados mostram que a combinação cuidadosa de algoritmos tradicionais de agrupamento como K-means e Leader com redes SOM é capaz de produzir sistemas híbridos bastante eficientes. Por este motivo, sistemas híbridos foram propostos, visando à construção automática de mapas de documentos com qualidade e a um custo computacional mais baixo. Estes sistemas híbridos representam um avanço na área de sistemas de organização automática de documentos texto, bem como sistemas neurais híbridos baseados em SOM, fornecendo resultados importantes para diversas aplicações práticas no projeto de sistemas, tais como engenhos de busca, sistemas para bibliotecas digitais e sistemas para descoberta de conhecimento em texto