Análisis de la calidad de la información recuperada por sistemas de alertas en el dominio Químico Textil

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1 Análisis de la calidad de la información recuperada por sistemas de alertas en el dominio Químico Textil Carolina Prieto, Elena Lloret, and Manuel Palomar AITEX, Instituto tecnológico textil. Plaza Emilio Sala n o 1, Alcoy, Spain University of Alicante, Apdo. de correos, 99, E Alicante, Spain {elloret, Resumen El presente artículo realiza un análisis sobre el uso de dos sistemas de alertas generales aplicados al dominio Químico Textil. Dada la gran cantidad de información que se dispone, se hace imposible mantenerse actualizado diariamente sin hacer uso de herramientas ya existentes. El objetivo del artículo es estudiar si dichos sistemas son apropiados para obtener información específica en el dominio Químico Textil. Por ello, en el artículo se se definen cuatro grupos de términos de diferente granularidad que son específicos del dominio Químico Textil, y se utilizan para crear las alertas en los dos sistemas de alertas de propósito general estudiados (Google Alerts y Yahoo! Alerts) durante el mismo período de tiempo. Transcurrido el tiempo, se procede al análisis de la información recibida por ambos sistemas de alertas para comprobar si los términos utilizados son representativos de nuestro dominio de interés. Los resultados demuestran que ambos sistemas de alertas no son igualmente efectivos dadas las características de las alertas recibidas. Así mismo, los términos utilizados en algún caso no se adecuan a las expectativas del dominio estudiado, en unos casos debido a la ambigüedad y en otros a la especialización de los términos. Keywords: Recuperación de información, sistema de alertas, dominio Químico Textil, análisis cuantitativo, análisis cualitativo 1. Introducción El inicio del estudio de los sistemas de alertas aplicado al dominio Químico textil surge de la necesidad de la continua actualización del personal investigador, sin olvidar a la pequeña y mediana empresa si no desea quedarse obsoleta, sobre las legislaciones y directivas existentes a nivel europeo y mundial como se viene realizando en otros campos como el biomédico [1], [2]. Por ello, las herramientas del Procesamiento del Lenguaje Natural, como por ejemplo los recuperadores de información o sistemas de búsqueda de respuesta pueden ayudar a analizar y obtener la información relevante y de interés para este dominio. En concreto, el uso de los sistemas de alertas podría servir como punto de partida para encontrar información específica y poder disponer de la información más actualizada

2 2 nada más se produzca un cambio que sea relevante en el citado dominio. Con ello los profesionales de este dominio pueden mantenerse actualizados sobre las novedades que se producen [3] y recuperar la información específica en la Web para su uso. Existen bases de datos específicas para consultar y poder recuperar información comonist 1 oastm 2 que daninformaciónsobrenomenclaturaypropiedades de compuestos. En el dominio Químico Textil, se conocen webs de legislación interesante de diversos países como REACH 3 o CPSC 4 que ayudan a recuperar información referente a patentes, aplicaciones, legislación y noticias de interés del mundo textil. Para poder manejar de forma eficaz esta gran cantidad de información que podemos encontrar en la Web, se necesitan herramientas para poder gestionar dicha información de forma eficiente. El objetivo de este artículo es evaluar la calidad de la información de la Web a través de sistemas de Alertas de ámbito general. Para ello, se propone realizar un análisis sobre dos sistemas de alertas de propósito general que existen en la actualidad, y estudiar, cómo se comportan al introducir terminología específica del dominio. Además de esta Sección introductoria, el artículo está estructurado en las siguientes partes. La Sección 2 donde se describe los términos que hemos utilizado y cómo se ha abordado su análisis en el dominio Químico Textil. A continuación, en la Sección 3, se describe el análisis y la evaluación de los datos obtenidos en los sistemas de alertas estudiados. Finalmente en la Sección 4 se presentan las conclusiones que se derivan del trabajo realizado y posibles estudios futuros. 2. Recuperación de la información sobre el dominio Químico Textil Con el objetivo de comprobar si los sistemas de alertas de propósito general proporcionan información suficiente al personal investigador sobre temas de interés en nuestro dominio de análisis (Químico Textil), se eligen los sistemas de alertas Google Alerts 5 y Yahoo!Alerts 6 para el análisis de términos y vocabulario específico. Para llevar a cabo el análisis, se definen y crean una serie de alertas analizando tipos de términos con diferente granularidad. Para ello, se clasifican los términos en 4 grupos, eligiendo 6 términos representativos por grupo de la siguiente forma: Términos genéricos: Son términos que describen un concepto general sin entrar en especificaciones. Términos específicos: Son términos propios de un dominio concreto o un grupo, en el cual se puede diferenciar de otros. 1 webbook.nist.gov/chemistry/

3 3 Términos combinados: Surgen de la combinación de un término genérico y un término específico. Expresiones: Conjunto de palabras que vienen definidas de forma que siempre van juntas y que tienen un significado propio dentro del dominio. La elección de términos debe permitir analizar los niveles de granularidad y la selectividad de los términos para ver como afectan a la recuperación de la información de ambos sistemas. Así mismo, permiten evaluar si los términos estudiados son selectivos en el dominio de interés. Para cada uno de los grupos de términos definidos, se han elegido 6 términos representativos. En el Cuadro 1 se muestra toda la relación de términos analizados. Genéricos textile; fiber; substance; flame; dyes; composition Específicos naphtalene; dimethylfumarate; formaldehyde; nonylphenol; cadmium; lead Combinados plastic cadmium; metal lead; paint lead; composition fiber; textile formaldehyde; naphtalene fiber Expresiones aromatic compounds; flame retardants; azo dyes; chlorinated paraffins; organotin compounds; chlorinated phenols Cuadro 1. Categorías de términos y sus términos analizados 3. Marco de evaluación Se procede a realizar el estudio de los términos definidos en la Sección 2 para ambos sistemas, con el objetivo de comprobar si la resolución de los sistemas de alertas elegidos es adecuada para el dominio y si los porcentajes recibidos nos proporcionan suficiente información para determinar si el término es de interés para el dominio Químico Textil. A continuación, se describen los experimentos realizados, así como los resultados obtenidos y su posterior discusión Experimentos El experimento se realiza durante un mes de plazo con ambos sistemas de alertas, periodo de tiempo apropiado para recoger suficiente información y llevar a cabo el análisis posterior de las alertas, tanto en Google Alerts como Yahoo! Alerts. En ambos sistemas se crean las mismas alertas con los términos descritos en la Sección 2. Se analizan las alertas procedentes de fuentes heterogéneas, sea noticias, blogs, webs, o cualquier publicación que se haga respecto a cualquiera de los términos que se vayan a analizar en ese período de tiempo. A priori, se desconoce el número de alertas a recibir de cada término diariamente y en cada sistema de alerta.

4 Resultados y discusión Finalizado el plazo establecido, analizamos las alertas recibidas para cada uno de los términos definidos. En Google Alerts, recibimos un total de 470 alertas, una media de 1 a 5 alertas diarias, mientras que en Yahoo! Alerts son 1442, por tanto se reciben de 1 a 10 alertas diarias. A priori, la cantidad de alertas recibidas de Yahoo es casi tres veces la de Google, a pesar que Google no filtra por idioma, ya que inicialmente las alertas se crearon en inglés y Google nos recupera información tanto en inglés como en castellano. El Cuadro 2 muestra los porcentajes globales de alertas de interés recibidas por grupo de términos y por sistema de alertas (calculado como número de alertas clasificadas como interesantes por grupo respecto al total de alertas recibidas en dicho grupo). Google Alerts Yahoo! Alerts Genéricos 3,9% 9,7% Específicos 1,8% 12,3% Combinados 50% 20,5% Expresiones 0% 83,3% Cuadro 2. Porcentajes globales de alertas de interés por grupo de términos en Google y Yahoo Los porcentajes globales por grupos de términos en Yahoo! Alerts son bastante más elevados que en Google Alerts, a excepción de los términos combinados, que a pesar de haber recibido menos cantidad de alertas en el sistema de Google, el porcentaje es más elevado debido a que las pocas alertas recibidas se adecuaban a lo que estábamos buscando. En el Cuadro 3, se muestran los porcentajes globales de las alertas recibidas por sistema de alertas. En este caso, el porcentaje calculado en cada sistema se extrae del total de alertas recibidas de interés y el total de las alertas recuperadas. Como se puede observar el sistema de alertas de Yahoo, recupera el doble de alertas de interés que en el caso del sistema de alertas de Google. Google Alerts Yahoo! Alerts TOTAL 11% (15/134) 23%(149/651) Cuadro 3. Porcentajes globales de alertas de interés en Google y Yahoo Analizando en detalle cada una de las alertas recibidas, hemos detectado que los problemas más frecuentes en las alertas se encuentran en el caso del término

5 5 Lead(plomo) que habíamos definido como específico en el dominio Químico Textil, se observa que dada la ambigüedad de la palabra, se recibe gran cantidad de alertas en ambos sistemas, pero ninguna de ellas de interés para el usuario ya que no estaba ubicada en el contexto Químico Textil. El término que primeramente se pensaba que era específico para el dominio Químico Textil, resulta tener gran variedad de significados y no es adecuado para el fin deseado. Sucede igual con el término Flame(llama) que se había definido como general y la variedad de significados hace que no se ubique la palabra correctamente. Por ello, el uso de técnicas de re-ranking [4], [5] podrían ser útiles para resolver este tipo de problemas detectados. Por otra parte, si ambos términos Lead(plomo) y Flame(llama) se combinan con otros términos específicos del dominio, se obtienen buenos resultados de interés en el dominio para el personal investigador como en el término Plomo en pintura (paint lead). Otro problema detectado hace relación a términos muy específicos y expresiones propias del dominio Químico Textil. Esto sucede para los términos Dimethylfumarate (dimetilfumarato) o Chlorinated phenols (fenoles clorados). Las características de los términos y expresiones estudiadas, no producen resultados durante el período analizado puesto que los sistemas de alerta analizados no encuentran documentos con modificaciones que contengan los términos en la Web en dicho período. Realizado el análisis de los datos obtenidos, concluimos, que aunque el sistema Yahoo! Alerts aporta mayor cobertura y precisión en el caso del dominio Químico Textil, determinados términos elegidos para el presente análisis no son adecuados debido a la ambigüedad y a la variedad de los significados que adoptan. 4. Conclusiones y trabajos futuros Este artículo, presenta el análisis preliminar de dos sistemas de alertas generales (Google Alerts y Yahoo! Alerts) en el dominio Químico Textil, con el objetivo de comprobar si son adecuados para recuperar información específica y permitir a expertos en este dominio mantenerse actualizados. El uso de estos sistemas de alerta, sobre 4 grupos de términos de diferente granularidad, ha permitido analizar gran parte de información recibida a lo largo de un mes. ComolamayorpartedelainformaciónqueencontramosenlaWebseencuentra en inglés, el sistema de alertas de Yahoo es más específico y recupera mayor cantidad de información de interés. Por ello, Yahoo puede ser más adecuado que Google para este dominio, ya que recupera un mayor número de alertas y el porcentaje de interés es más elevado. Tras el análisis de los datos se plantea si los sistemas elegidos son los mejores para tratar tan gran cantidad de información. En trabajos futuros, se propone analizar las mismas alertas en ambos sistemas de alertas haciendo uso de una ontología específica de dominio Químico Textil para poder hacer búsquedas más específicas, y de este modo se podrá filtrar la información que no sea útil para el usuario. Además, estudiar las mismas alertas en otro sistema de alertas específico del dominio, aplicado a gran cantidad

6 6 de páginas Web de directivas y legislación de interés, eliminando los términos genéricos que no aportan la información que necesitamos. Se propone realizar el análisis en un período de tiempo de 6 meses y comprobar si el uso de la ontología con los sistemas de alerta mejora la recuperación de la información de dichos sistemas. Acknowledgments. This research work has been funded by the Spanish Government through the project TEXT-MESS 2.0 (TIN C04) and by the Valencian Government through projects PROMETEO(PROMETEO/2009/199) and ACOMP/2011/001. Referencias 1. Andalia, R.C.: Los buscadores en la recuperación de información en salud. ACIMED 22(3) (2011) 2. Valero, J.S.: La búsqueda de información científica sobre las ciencias de la nutrición en internet. Nutrición Hospitalaria 3(3) (2010) Yepes, A.L.: Documentación digital y nuevas tecnologías de la información. Technical report, Universidad Complutense de Madrid (2001) 4. Aktolga, E., Allan, J., Smith, D.A.: Passage reranking for question answering using syntactic structures and answer types. In: Proceedings of the 33rd European conference on Advances in information retrieval. ECIR 11, Berlin, Heidelberg, Springer- Verlag (2011) Tseng, Y.H., Tsai, C.Y., Chuang, Z.J.: On the Robustness of Document Re-Ranking Techniques: A Comparison of Label Propagation, KNN, and Relevance Feedback. In: Proceedings of NTCIR-6 Workshop. (2007)

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