Recuperación de información para respuesta a preguntas en ...

1.4. Combinación
Como lo muestran las secciones anteriores existen diversos modelos de IR. Muchos otros
han sido propuestos y aún siguen siendo tema de investigación (van Rijsbergen, 1986;
Deerwester et al., 1990; Fuhr, 1992; Turtle y Croft, 1992). Conforme tales modelos han ido
desarrollándose, éstos han sido también evaluados intensamente. Desde los primeros
experimentos, se observó que diferentes modelos, o alternativamente algoritmos de
recuperación, devolvían relativamente pocos documentos en común, aun cuando la
efectividad de recuperación de los algoritmos era semejante (McGill et al., 1979; Croft y
Harper, 1979). Estudios similares mostraron que la práctica de representar los documentos
con múltiples representaciones basadas en sus diferentes elementos como sólo el título o el
resumen, etc., ofrecía mejores resultados que únicamente todo el contenido del documento
(Fisher y Elchesen, 1972; McGill et al., 1979; Katzer et al., 1982). Éstas, y otras
investigaciones, sugirieron que la localización de documentos relevantes para una solicitud
de información podría estar más allá de las capacidades de un único modelo de
recuperación o una sola forma de representación. La ausencia de coincidencia observada
entre los conjuntos de documentos relevantes con el uso de diferentes algoritmos de
recuperación (o representaciones) llevó a dos distintos enfoques para el desarrollo de
nuevos sistemas y modelos de recuperación. Un acercamiento ha sido a través de la
creación de modelos que puedan describir explícitamente y combinar múltiples fuentes de
evidencia acerca de la relevancia de los documentos. Estos modelos han sido
principalmente probabilísticos, motivados por el principio de ordenación probabilístico
(Robertson, 1977), el cual establece que una forma de alcanzar la efectividad de
recuperación óptima es mediante la ordenación de los textos en forma descendente con
respecto a su probabilidad de relevancia. El otro enfoque ha sido el diseñar sistemas que
puedan combinar de forma efectiva los resultados de múltiples búsquedas, basadas en
diferentes modelos de recuperación. Esta combinación puede realizarse en una única
arquitectura (Croft y Thompson, 1987; Fox y France, 1987) o en un medio ambiente
heterogéneo y distribuido (Lee, 1995, 1997; Voorhees, et al., 1995; Callan et al., 1995). La
combinación de múltiples resultados de búsqueda se ha convertido en una técnica
importante en las bases de datos multimedia (Fagin, 1996, 1998) y es actualmente la base
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