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abstract: Query Expansion is a functionality of search engines that suggest a set of related queries for a user issued keyword query. In case of exploratory or ambiguous keyword queries, the main goal of the user would be to identify and select a specific category of query results among different categorical options, in order to narrow down the search and reach the desired result. Typical corpus-driven keyword query expansion approaches return popular words in the results as expanded queries. These empirical methods fail to cover all semantics of categories present in the query results. More importantly these methods do not consider the semantic relationship between the keywords featured in an expanded query. Contrary to a normal keyword search setting, these factors are non-trivial in an exploratory and ambiguous query setting where the user's precise discernment of different categories present in the query results is more important for making subsequent search decisions. In this thesis, I propose a new framework for keyword query expansion: generating a set of queries that correspond to the categorization of original query results, which is referred as Categorizing query expansion. Two approaches of algorithms are proposed, one that performs clustering as pre-processing step and then generates categorizing expanded queries based on the clusters. The other category of algorithms handle the case of generating quality expanded queries in the presence of imperfect clusters. / Dissertation/Thesis / M.S. Computer Science 2011

A mineração de textos vem de encontro à realidade atual de se compreender e utilizar grandes massas de dados textuais. Uma forma de auxiliar a compreensão dessas coleções de textos é construir taxonomias de tópicos a partir delas. As taxonomias de tópicos devem organizar esses documentos, preferencialmente em hierarquias, identificando os grupos obtidos por meio de descritores. Construir manual, automática ou semi-automaticamente taxonomias de tópicos de qualidade é uma tarefa nada trivial. Assim, o objetivo deste trabalho é construir taxonomias de tópicos em domínios de conhecimento restrito, por meio de mineração de textos, a fim de auxiliar o especialista no domínio a compreender e organizar os textos. O domínio de conhecimento é restrito para que se possa trabalhar apenas com métodos de aprendizado estatístico não supervisionado sobre representações bag of words dos textos. Essas representações independem do contexto das palavras nos textos e, conseqüentemente, nos domínios. Assim, ao se restringir o domínio espera-se diminuir erros de interpretação dos resultados. A metodologia proposta para a construção de taxonomias de tópicos é uma instanciação do processo de mineração de textos. A cada etapa do processo propôem-se soluções adaptadas às necessidades específicas de construçao de taxonomias de tópicos, dentre as quais algumas contribuições inovadoras ao estado da arte. Particularmente, este trabalho contribui em três frentes no estado da arte: seleção de atributos n-gramas em tarefas de mineração de textos, dois modelos para rotulação de agrupamento hierárquico de documentos e modelo de validação do processo de rotulação de agrupamento hierárquico de documentos. Além dessas contribuições, ocorrem outras em adaptações e metodologias de escolha de processos de seleção de atributos, forma de geração de atributos, visualização das taxonomias e redução das taxonomias obtidas. Finalmente, a metodologia desenvolvida foi aplicada a problemas reais, tendo obtido bons resultados. / Text mining provides powerful techniques to help on the current needs of understanding and organizing huge amounts of textual documents. One way to do this is to build topic taxonomies from these documents. Topic taxonomies can be used to organize the documents, preferably in hierarchies, and to identify groups of related documents and their descriptors. Constructing high quality topic taxonomies, either manually, automatically or semi-automatically, is not a trivial task. This work aims to use text mining techniques to build topic taxonomies for well defined knowledge domains, helping the domain expert to understand and organize document collections. By using well defined knowledge domains, only unsupervised statistical methods are used, with a bag of word representation for textual documents. These representations are independent of the context of the words in the documents as well as in the domain. Thus, if the domain is well defined, a decrease of mistakes of the result interpretation is expected. The proposed methodology for topic taxonomy construction is an instantiation of the text mining process. At each step of the process, some solutions are proposed and adapted to the specific needs of topic taxonomy construction. Among these solutions there are some innovative contributions to the state of the art. Particularly, this work contributes to the state of the art in three different ways: the selection of n-grams attributes in text mining tasks, two models for hierarchical document cluster labeling and a validation model of the hierarchical document cluster labeling. Additional contributions include adaptations and methodologies of attribute selection process choices, attribute representation, taxonomy visualization and obtained taxonomy reduction. Finally, the proposed methodology was also validated by successfully applying it to real problems

A mineração de textos vem de encontro à realidade atual de se compreender e utilizar grandes massas de dados textuais. Uma forma de auxiliar a compreensão dessas coleções de textos é construir taxonomias de tópicos a partir delas. As taxonomias de tópicos devem organizar esses documentos, preferencialmente em hierarquias, identificando os grupos obtidos por meio de descritores. Construir manual, automática ou semi-automaticamente taxonomias de tópicos de qualidade é uma tarefa nada trivial. Assim, o objetivo deste trabalho é construir taxonomias de tópicos em domínios de conhecimento restrito, por meio de mineração de textos, a fim de auxiliar o especialista no domínio a compreender e organizar os textos. O domínio de conhecimento é restrito para que se possa trabalhar apenas com métodos de aprendizado estatístico não supervisionado sobre representações bag of words dos textos. Essas representações independem do contexto das palavras nos textos e, conseqüentemente, nos domínios. Assim, ao se restringir o domínio espera-se diminuir erros de interpretação dos resultados. A metodologia proposta para a construção de taxonomias de tópicos é uma instanciação do processo de mineração de textos. A cada etapa do processo propôem-se soluções adaptadas às necessidades específicas de construçao de taxonomias de tópicos, dentre as quais algumas contribuições inovadoras ao estado da arte. Particularmente, este trabalho contribui em três frentes no estado da arte: seleção de atributos n-gramas em tarefas de mineração de textos, dois modelos para rotulação de agrupamento hierárquico de documentos e modelo de validação do processo de rotulação de agrupamento hierárquico de documentos. Além dessas contribuições, ocorrem outras em adaptações e metodologias de escolha de processos de seleção de atributos, forma de geração de atributos, visualização das taxonomias e redução das taxonomias obtidas. Finalmente, a metodologia desenvolvida foi aplicada a problemas reais, tendo obtido bons resultados. / Text mining provides powerful techniques to help on the current needs of understanding and organizing huge amounts of textual documents. One way to do this is to build topic taxonomies from these documents. Topic taxonomies can be used to organize the documents, preferably in hierarchies, and to identify groups of related documents and their descriptors. Constructing high quality topic taxonomies, either manually, automatically or semi-automatically, is not a trivial task. This work aims to use text mining techniques to build topic taxonomies for well defined knowledge domains, helping the domain expert to understand and organize document collections. By using well defined knowledge domains, only unsupervised statistical methods are used, with a bag of word representation for textual documents. These representations are independent of the context of the words in the documents as well as in the domain. Thus, if the domain is well defined, a decrease of mistakes of the result interpretation is expected. The proposed methodology for topic taxonomy construction is an instantiation of the text mining process. At each step of the process, some solutions are proposed and adapted to the specific needs of topic taxonomy construction. Among these solutions there are some innovative contributions to the state of the art. Particularly, this work contributes to the state of the art in three different ways: the selection of n-grams attributes in text mining tasks, two models for hierarchical document cluster labeling and a validation model of the hierarchical document cluster labeling. Additional contributions include adaptations and methodologies of attribute selection process choices, attribute representation, taxonomy visualization and obtained taxonomy reduction. Finally, the proposed methodology was also validated by successfully applying it to real problems

This thesis addresses the problem of the development of Natural Language Processing techniques for the extraction and generalization of compositional and functional relations from specialized written texts and, in particular, from patent claims. One of the most demanding tasks tackled in the thesis is, according to the state of the art, the semantic generalization of linguistic denominations of relations between object components and processes described in the texts. These denominations are usually verbal expressions or nominalizations that are too concrete to be used as standard labels in knowledge representation forms -as, for example, “A leads to B”, and “C provokes D”, where “leads to” and “provokes” both express, in abstract terms, a cause, such that in both cases “A CAUSE B” and “C CAUSE D” would be more appropriate. A semantic generalization of the relations allows us to achieve a higher degree of abstraction of the relationships between objects and processes described in the claims and reduces their number to a limited set that is oriented towards relations as commonly used in the generic field of knowledge representation. / Esta tesis se centra en el del desarrollo de tecnologías del Procesamiento del Lenguage Natural para la extracción y generalización de relaciones encontradas en textos especializados; concretamente en las reivindicaciones de patentes. Una de las tareas más demandadas de nuestro trabajo, desde el punto vista del estado de la cuestión, es la generalización de las denominaciones lingüísticas de las relaciones. Estas denominaciones, usualmente verbos, son demasiado concretas para ser usadas como etiquetas de relaciones en el contexto de la representación del conocimiento; por ejemplo, “A lleva a B”, “B es el resultado de A” están mejor representadas por “A causa B”. La generalización de relaciones permite reducir el n\'umero de relaciones a un conjunto limitado, orientado al tipo de relaciones utilizadas en el campo de la representación del conocimiento.