| Summary: | O desenvolvimento de novos métodos experimentais e tecnologias de alto rendimento no campo biomédico despoletou um crescimento acelerado do volume de publicações científicas na área. Inúmeros repositórios estruturados para dados biológicos foram criados ao longo das últimas décadas, no entanto, os utilizadores estão cada vez mais a recorrer a sistemas de recuperação de informação, ou motores de busca, em detrimento dos primeiros. Motores de pesquisa apresentam-se mais fáceis de usar devido à sua flexibilidade e capacidade de interpretar os requisitos dos utilizadores, tipicamente expressos na forma de pesquisas compostas por algumas palavras. Sistemas de pesquisa tradicionais devolvem documentos completos, que geralmente requerem um grande esforço de leitura para encontrar a informação procurada, encontrando-se esta, em grande parte dos casos, descrita num trecho de texto composto por poucas frases. Além disso, estes sistemas falham frequentemente na tentativa de encontrar a informação pretendida porque, apesar de a pesquisa efectuada estar normalmente alinhada semanticamente com a linguagem usada nos documentos procurados, os termos usados são lexicalmente diferentes. Esta dissertação foca-se no desenvolvimento de técnicas de recuperação de informação baseadas em frases que, para uma dada pesquisa de um utilizador, permitam encontrar frases relevantes da literatura científica que respondam aos requisitos do utilizador. O trabalho desenvolvido apresenta-se em duas partes. Primeiro foi realizado trabalho de investigação exploratória para identificação de características de frases informativas em textos biomédicos. Para este propósito foi usado um método de aprendizagem automática. De seguida foi desenvolvido um sistema de pesquisa de frases informativas. Este sistema suporta pesquisas de texto livre e baseadas em conceitos, os resultados de pesquisa apresentam-se enriquecidos com anotações de conceitos relevantes e podem ser ordenados segundo várias estratégias de classificação.
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