En este artículo se presenta un estudio comparativo de las distintas estrategias y técnicas de procesamiento del lenguaje natural más utilizadas en la actualidad para abordar la tarea de la recuperación de información geográfica (Geographical Information Retrieval, GIR). Este trabajo se ha basado fundamentalmente en el análisis de los mejores sistemas presentados a la tarea de búsqueda del GeoCLEF, un marco de evaluación para recuperación de información geográfica que pertenece al foro internacional Cross Language Evaluation Forum (CLEF). Las conclusiones obtenidas reflejan que es imprescindible hacer uso de recursos externos de información geográfica, tales como gazetteers y tesauros o reconocedores de entidades. Así mismo es necesario realizar una indexación por separado de la información geográfica y de la no geográfica antes del proceso de recuperación.

This paper presents a comparative study of several strategies and techniques of natural language processing most used at present to solve the geographical retrieval information (GIR) task. This work has been based on the analysis of the best systems submitted to the search task of GeoCLEF, an evaluation framework for the geographical information retrieval task which belongs to the international forum Cross Language Evaluation Forum (CLEF). The main conclusions show that it is imperative to make use of external geographic information resources such as gazetteers and thesaurus, named entity recognizers and it is necessary to make an index for geographic information only and another index for non-geographic information before the retrieval process.

Este trabajo ha sido financiado por el Ministerio de Ciencia y Tecnología a través del proyecto TIMOM (TIN2006-15265-C06-03) y el proyecto RFC/PP2006/Id514 financiado por la Universidad de Jaén.