Diseño de un modelo de realimentación por relevancia basado en aprendizaje activo para el entorno periodístico digital cubano

Abstract

En la Casa Editora ¡ahora! de Holguín se actualiza diariamente cuatro veces el periódico ¡ahora! digital, con el fin de satisfacer las necesidades informativas del país, la provincia y el mundo. En muchas ocasiones, los periodistas y Editora Web principal requieren encontrar información oportuna en breve tiempo, haciendo del proceso de búsqueda una herramienta indispensable durante el proceso editorial. Sin embargo, el algoritmo de búsqueda actual no satisface en la mayoría de las veces las necesidades de información de los usuarios. La presente investigación propone una solución a estas dificultades, a partir del diseño de un modelo de realimentación por relevancia basado en aprendizaje activo. El modelo que se presenta garantiza alta calidad en la búsqueda de información. Por tanto, beneficiará el funcionamiento interno de la entidad, al sintetizar determinados momentos en los que transitan los entes inmersos en el proceso editorial. La propuesta puede ser implantada definitivamente en el sitio Web del periódico ¡ahora! e incluso incorporada en cualquier Sistema de Recuperación de Información que lo requiera. El documento aborda en el marco teórico de la investigación los fundamentos del aprendizaje activo en la Recuperación de Información y los motivos que conllevan el diagnóstico del proceso de búsqueda de información durante el proceso editorial del periódico ¡ahora! digital. Se describe el modelo propuesto, así como los resultados obtenidos en el estudio experimental para la evaluación de diversos Sistemas de Recuperación de Información sobre una colección noticiosa con medidas de precisión y exhaustividad. In the publishing house ¡ahora!, located in Holguin the digital newspaper ¡ahora! is updated four times a day, in order to meet the information needs of the country, province and the world. In many occasions, the journalists and main Web Editor need to find timely information in a short period of time, making the search process an indispensable tool during the editing process. However, the current search algorithm mostly fails to meet the information needs of the users. This research proposes a solution to these difficulties by designing a model of relevance feedback based on active learning. The presented model guarantees a high quality of the information search. Therefore, it will improve the internal functioning of the entity, by synthesizing determined moments in which the editing personnel is involved. The proposal can be definitively put into force in the Web site of ¡ahora! and even incorporated in any Information Retrieval System that requires so. The document addresses, in the theoretical framework, the foundations of active learning in the Information Retrieval and the reasons leading to the diagnosis of the process of information search during the editing process of digital newspaper ¡ahora!. The proposed model is described, as well as the results derived from the experimental study for the assessment of different Information Retrieval Systems about a collection of news with measures of precision and recall.