RetrievalWare

RetrievalWare es un motor de búsqueda empresarial que hace hincapié en el procesamiento del lenguaje natural y las redes semánticas , que estuvo disponible comercialmente desde 1992 hasta 2007 y es especialmente conocido por su uso por parte de agencias de inteligencia gubernamentales. ^{[ 1 ]}

RetrievalWare fue creado inicialmente por Paul Nelson, ^{[ 2 ]} Kenneth Clark, ^{[ 3 ]} y Edwin Addison ^{[ 4 ]} como parte de ConQuest Software. El desarrollo comenzó en 1989, pero el software no estuvo disponible comercialmente a gran escala hasta 1992. La financiación inicial fue proporcionada por Rome Laboratory a través de una subvención de investigación e innovación para pequeñas empresas . ^{[ 5 ]}

El 6 de julio de 1995, ConQuest Software se fusionó con la empresa NASDAQ, Excalibur Technologies ^{[ 6 ]} y el producto pasó a llamarse RetrievalWare. El 21 de diciembre de 2000, Excalibur Technologies se combinó con la división Interactive Media Services de Intel Corporation para formar Convera Corporation . ^{[ 7 ]} Finalmente, el 9 de abril de 2007, el software y el negocio de RetrievalWare fueron adquiridos por Fast Search & Transfer, momento en el que el producto fue retirado oficialmente. ^{[ 8 ]} Microsoft Corporation continúa manteniendo el producto para su base de clientes actual.

Los ingresos anuales de RetrievalWare alcanzaron su punto máximo en 2001, en torno a los 40 millones de dólares estadounidenses. ^{[ 9 ]}

RetrievalWare es un sistema de búsqueda de texto con clasificación de relevancia que incorpora mejoras de procesamiento derivadas del procesamiento del lenguaje natural (PLN) y las redes semánticas . Los algoritmos de PLN incluyen la derivación basada en diccionarios (también conocida como lematización ) y la identificación de frases basada en diccionarios. RetrievalWare utiliza redes semánticas para expandir las palabras de consulta introducidas por el usuario a términos relacionados, con ponderaciones determinadas por la distancia a los términos originales del usuario. Además de la expansión automática, se ofrecía un modo de retroalimentación que permitía a los usuarios elegir el significado de la palabra antes de realizar la expansión. Las primeras redes semánticas se construyeron utilizando WordNet .

Además, RetrievalWare implementó una forma de búsqueda de n-gramas (denominada APRP - Procesamiento Adaptativo de Reconocimiento de Patrones ^{[ 10 ]} ), diseñada para buscar en documentos con errores de OCR . Los términos de consulta se dividen en conjuntos de 2-gramas que se utilizan para localizar términos coincidentes similares en el índice invertido . Las coincidencias resultantes se ponderan según medidas de similitud y luego se utilizan para buscar documentos.

Todas estas características estaban disponibles a más tardar en 1993 ^{[ 11 ]} y el software ConQuest afirmó que fue el primer sistema comercial de búsqueda de texto en implementar estas técnicas. ^{[ 12 ]}

Otras características notables de RetrievalWare incluyen servidores de búsqueda distribuidos, ^{[ 11 ]} sincronizadores para indexar sistemas de gestión de contenido externos y bases de datos relacionales , ^{[ 13 ]} un modelo de seguridad heterogéneo, ^{[ 13 ]} categorización de documentos , ^{[ 13 ]} coincidencia de documentos y consultas en tiempo real (perfilado), ^{[ 11 ]} búsquedas multilingües (consultas que contienen términos de varios idiomas que buscan documentos que contienen términos de varios idiomas) y búsquedas interlingüísticas (consultas en un idioma que buscan documentos en un idioma diferente). ^{[ 14 ]}

RetrievalWare participó en la Conferencia de Recuperación de Texto en 1992 (TREC-1), 1993 (TREC-2) y 1995 (TREC-4). ^{[ 15 ]}

En TREC-1 ^{[ 16 ]} y TREC-4, ^{[ 17 ]} las ejecuciones de RetrievalWare para consultas ingresadas manualmente produjeron los mejores resultados según los promedios de 11 puntos en todos los motores de búsqueda que participaron en la categoría ad hoc donde se permite a los motores de búsqueda una sola oportunidad para procesar consultas previamente desconocidas contra una base de datos existente.

• Presentación de marketing sobre las redes semánticas y los algoritmos de reconocimiento de patrones adaptativos de RetrievalWare.