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Attualmente, le tecniche per la descrizione dei contenuti e l'elaborazione delle query in Information Retrieval (IR) sono basate su parole chiave, e quindi forniscono funzionalità limitate per catturare le concettualizzazioni connessi con le esigenze degli utenti e contenuti. Con l'obiettivo di risolvere i limiti dei modelli basati su parole chiave, il concetto di ricerca concettuale, intesa come ricerca di significati, piuttosto che le stringhe letterali, è stato al centro di un vasto corpo di ricerca nel campo IR. Più di recente, è stato utilizzato come scenario prototipo (o anche immaginato come un potenziale 'killer app') nella visione del Semantic Web (SW), fin dalla sua nascita negli anni novanta. Tuttavia, gli attuali sistemi di ricerca semantica sviluppata nella zona SW non hanno ancora sfruttato al meglio delle conoscenze acquisite, l'esperienza accumulata, e sofisticazione tecnologica raggiunta attraverso diversi decenni di lavoro nel campo IR. Partendo da questa posizione, questo lavoro indaga la definizione di un modello IR basato sull'ontologia, orientato allo sfruttamento delle basi di Giubbotti Belstaff Scontati conoscenza dominio e supporta funzionalità di ricerca semantica in grandi archivi di documenti, sottolineando da un lato l'uso di ontologie pieno titolo nella semantica prospettiva sede, e dall'altro la considerazione dei contenuti non strutturati come spazio di ricerca di destinazione. Il contributo principale di questo lavoro è un innovativo e completo modello di ricerca semantica, che estende il modello IR classico, affronta le sfide dell'ambiente Web massiccia ed eterogenea, e integra Belstaff Roma i vantaggi della ricerca sia di parole chiave e semantico-based. Contributi supplementari includono: una tecnica di rango innovativa fusione che riduce al minimo gli effetti indesiderati della conoscenza scarsità sul SW ancora giovanile, e la creazione di un punto di riferimento di valutazione su larga scala, basata su standard di valutazione TREC IR, che consente un confronto rigoroso tra IR e SW approcci. Esperimenti condotti dimostrano che il nostro modello di ricerca semantico ottenuto risultati delle prestazioni comparabili e migliori (in termini di MAP e P @ 10 valori) che il miglior sistema automatico di TREC.
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