| Resumo: | O rápido crescimento de dados disponível na Internet e o facto de se encontrar maioritariamente na forma de texto não estruturado, tem criado sucessivos desafios na recuperação e indexação desta informação. Para além da Internet, também inúmeras bases de dados documentais, de áreas específicas do conhecimento, são confrontadas com este problema. Com a quantidade de informação a crescer tão rapidamente, os métodos tradicionais para indexar e recuperar informação, tornam-se insuficientes face a requisitos cada vez mais exigentes por parte dos utilizadores. Estes problemas levam à necessidade de melhorar os sistemas de recuperação de informação, usando técnicas mais poderosas e eficientes. Um desses métodos designa-se por Latent Semantic Indexing (LSI) e, tem sido sugerido como uma boa solução para modelar e analisar texto não estruturado. O LSI permite revelar a estrutura semântica de um corpus, descobrindo relações entre documentos e termos, mostrando-se uma solução robusta para o melhoramento de sistemas de recuperação de informação, especialmente a identificação de documentos relevantes para a pesquisa de um utilizador. Além disso, o LSI pode ser útil em outras tarefas tais como indexação de documentos e anotação de termos. O principal objectivo deste projeto consistiu no estudo e exploração do LSI na anotação de termos e na estruturação dos resultados de um sistema de recuperação de informação. São apresentados resultados de desempenho destes algoritmos e são igualmente propostas algumas formas para visualizar estes resultados.
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