En este trabajo presentamos un modelo de recuperación de información probabilístico basado en la construcción de una red bayesiana donde se representan de forma explícita las principales relaciones existentes entre los términos de la colección en uso, dotándolo así de una gran expresividad. La recuperación de documentos se basa en el cálculo de la probabilidad de que cada documento sea relevante dada una consulta y para ello se aplica un proceso de inferencia en dos fases: una propagación exacta en una parte de la red bayesiana más la evaluación de una función en el resto. La capacidad recuperadora del modelo se ha evaluado utilizando varias colecciones estándar de prueba.

Este trabajo ha sido financiado por la Comisión Interministerial de Ciencia y Tecnología (CICYT) bajo el proyecto TIC2000-1351.