b'\n_START_ARTICLE_\nModelo de espacio vectorial\n_START_PARAGRAPH_\nSe conoce como modelo de espacio vectorial a un modelo algebraico utilizado para filtrado, recuperaci\xc3\xb3n, indexado y c\xc3\xa1lculo de relevancia de informaci\xc3\xb3n. Representa documentos en lenguaje natural de una manera formal mediante el uso de vectores (de identificadores, por ejemplo t\xc3\xa9rminos de b\xc3\xbasqueda) en un espacio lineal multidimensional. Fue usado por primera vez por el sistema SMART de recuperaci\xc3\xb3n de informaci\xc3\xb3n._NEWLINE__NEWLINE_Muchas de las tareas de recuperaci\xc3\xb3n de informaci\xc3\xb3n como la b\xc3\xbasqueda, agrupamiento o categorizaci\xc3\xb3n de textos tienen como primer objetivo procesar documentos en lenguaje natural. El problema que surge es que los algoritmos que pretenden resolver estas tareas necesitan representaciones internas expl\xc3\xadcitas de los documentos. En el \xc3\xa1rea de recuperaci\xc3\xb3n de informaci\xc3\xb3n normalmente se usa una expresi\xc3\xb3n vectorial, donde las dimensiones del vector representan t\xc3\xa9rminos, frases o conceptos que aparecen en el documento. En este aspecto la representaci\xc3\xb3n m\xc3\xa1s adoptada es la conocida como bolsa de palabras: una colecci\xc3\xb3n de documentos compuesta por n documentos indexados y m t\xc3\xa9rminos representados por una matriz documento-t\xc3\xa9rmino de n x m. Donde los n vectores rengl\xc3\xb3n representan los n documentos; y el valor asignado a cada componente refleja la importancia o frecuencia ponderada que produce el t\xc3\xa9rmino, frase o concepto t\xe1\xb5\xa2 en la representaci\xc3\xb3n sem\xc3\xa1ntica del documento j._NEWLINE__NEWLINE_Donde m es la cardinalidad del diccionario (una lista de t\xc3\xa9rminos \xc3\xbanicos que aparecen en un conjunto de documentos) y  representa la contribuci\xc3\xb3n del t\xc3\xa9rmino ti para la representaci\xc3\xb3n sem\xc3\xa1ntica del documento dj._NEWLINE_En esta representaci\xc3\xb3n vectorial de documentos el \xc3\xa9xito o fracaso se basa en la ponderaci\xc3\xb3n o peso de los t\xc3\xa9rminos. Aunque ha habido mucha investigaci\xc3\xb3n sobre t\xc3\xa9cnicas de ponderaci\xc3\xb3n de t\xc3\xa9rminos, en realidad no hay un consenso sobre cu\xc3\xa1l m\xc3\xa9todo es el mejor. Tambi\xc3\xa9n hay que destacar que el espacio de renglones de la matriz documento-t\xc3\xa9rmino determinan el contenido sem\xc3\xa1ntico de la colecci\xc3\xb3n de documentos. Sin embargo, una combinaci\xc3\xb3n lineal de dos vectores-documento no representa necesariamente un documento viable de la colecci\xc3\xb3n. M\xc3\xa1s importante a\xc3\xban, mediante el modelo espacio vectorial se pueden explotar las relaciones geom\xc3\xa9tricas entre dos vectores documento (y t\xc3\xa9rminos) a fin de expresar las similitudes y diferencias entre t\xc3\xa9rminos._NEWLINE__NEWLINE_Si bien el rendimiento de un sistema de recuperaci\xc3\xb3n de informaci\xc3\xb3n depende en gran medida de las medidas de similitud entre documentos, la ponderaci\xc3\xb3n de t\xc3\xa9rminos desempe\xc3\xb1a un papel fundamental para que esa similitud entre documentos sea m\xc3\xa1s confiable. As\xc3\xad, por ejemplo, mientras que una representaci\xc3\xb3n de documentos basada solo en las frecuencias o apariciones de t\xc3\xa9rminos no es capaz de representar adecuadamente el contenido sem\xc3\xa1ntico de los documentos, la representaci\xc3\xb3n de t\xc3\xa9rminos ponderados (Aplicaci\xc3\xb3n de m\xc3\xa9todos de normalizaci\xc3\xb3n a la matriz documento-t\xc3\xa9rmino) hace frente a errores o incertidumbres asociadas a la representaci\xc3\xb3n simple de documentos.\n_START_SECTION_\nPeso local\n_START_PARAGRAPH_\nEl peso local mide la importancia del t\xc3\xa9rmino i en el documento j y s\xc3\xb3lo depende de las frecuencias en el documento y no de otros documentos.\n_START_SECTION_\nPeso global\n_START_PARAGRAPH_\nSon aquellas que toman informaci\xc3\xb3n de la colecci\xc3\xb3n de documentos para obtener el peso de un t\xc3\xa9rmino en un documento'