Prototipo de búsqueda inteligente con lenguaje natural para recuperación de información en repositorios institucionales

Resumo

Esta ponencia presenta el desarrollo de un prototipo de búsqueda inteligente basado en inteligencia artificial (IA) y procesamiento de lenguaje natural (PLN), diseñado para mejorar la recuperación de información en un repositorio institucional. Partimos del diagnóstico de una necesidad recurrente en muchos repositorios académicos: los resultados de búsqueda por palabras clave o aquellas con problemas ortográficos no siempre satisfacen las expectativas de los usuarios, dejando por fuera la recuperación de información relevantes. El objetivo fue construir un prototipo funcional que integrara un cajón de búsqueda semántica, capaz de interpretar consultas en lenguaje natural y devolver resultados pertinentes. Como parte de los resultados se pretende: Mejora en la relevancia de los resultados aprovechando que la solución puede entender el contexto e identificar documentos relevantes aun sin contener términos exactos en la consulta; reducción del tiempo de búsqueda, al ofrecer resultados más pertinentes desde el inicio; mejora en la visibilidad, debido a que podrían aparecer documentos que bajo las circunstancias actuales no aparecerían por tener limitaciones en los metadatos o errores en los criterios de búsqueda. Este trabajo se convierte en una línea de innovación que puede ser replicable en otros repositorios instituciones y probablemente en un futuro podría extrapolarse para fortalecer la búsqueda desde redes de repositorios.