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Implementación de un buscador semántico de documentos en el dominio de la lingüísticaMalpartida Valverde, Diego Andrés 03 August 2017 (has links)
La World Wide Web (WWW) ha mejorado considerablemente el acceso a la información
digital. La búsqueda y navegación en la Web se han convertido en parte de nuestras vidas
diarias, siendo los motores de búsquedas y herramientas de navegación Web un estándar que
ha cambiado la forma en la que buscamos e interactuamos con la información. Sin embargo,
la Web como la conocemos hoy está diseñada para que la información contenida en las
páginas o documentos sea entendible por las personas y no por las computadoras. Es decir,
las computadoras no poseen de una manera para procesar la semántica o significado de la
información.
Esto ocasiona que solo se puedan realizar búsquedas sintácticas de la información, en lugar
de búsquedas semánticas. Las búsquedas sintácticas consisten en la recuperación de aquellos
documentos cuyo contenido posee las palabras o frases ingresadas por el usuario en la
consulta. Se basan en la similitud de cadenas de caracteres (las ingresadas por el usuario y
las que contiene el documento). El problema con las búsquedas sintácticas es que se limitan
a esta coincidencia de palabras y no consideran el significado de la información, lo que ha
sido demostrado que genera imprecisión (mucha información irrelevante) en los resultados.
En este contexto, en el Departamento de Humanidades de la universidad existe la necesidad
de recuperar información de aproximadamente 2000 documentos lingüísticos para fines
académicos. Una búsqueda convencional o sintáctica no sería una buena solución, ya que
como se mencionó anteriormente retorna mucha información irrelevante. Entonces, se puede
definir el problema central del proyecto como la dificultad para obtener información
relevante de documentos en el dominio de la lingüística.
Como alternativa de solución, el presente proyecto de fin de carrera implementa un buscador
que emplee los conceptos y principios de la Web Semántica. Este tipo de buscador se basa en
el análisis semántico de la consulta ingresada por el usuario y del contenido de los
documentos, recuperando aquellos cuya representación semántica coincide con la de la
consulta. A diferencia de la búsqueda sintáctica, este enfoque analiza el significado de las
palabras o frases y no solo su representación sintáctica. El beneficio de las búsquedas
semánticas es que permiten alcanzar una mayor precisión en los resultados obtenidos; es
decir, brindan resultados de mayor relevancia para el usuario.
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Generación automática de resúmenes abstractivos mono documento utilizando análisis semántico y del discursoValderrama Vilca, Gregory Cesar 20 September 2017 (has links)
The web is a giant resource of data and information about security,
health, education, and others, matters that have great utility for people, but
to get a synthesis or abstract about one or many documents is an expensive
labor, which with manual process might be impossible due to the huge amount
of data. Abstract generation is a challenging task, due to that involves analysis
and comprehension of the written text in non structural natural language dependent
of a context and it must describe an events synthesis or knowledge in
a simple form, becoming natural for any reader. There are diverse approaches
to summarize. These categorized into extractive or abstractive. On abstractive
technique, summaries are generated starting from selecting outstanding sentences
on source text. Abstractive summaries are created by regenerating the
content extracted from source text, through that phrases are reformulated by
terms fusion, compression or suppression processes. In this manner, paraphrasing
sentences are obtained or even sentences were not in the original text. This
summarize type has a major probability to reach coherence and smoothness
like one generated by human beings. The present work implements a method
that allows to integrate syntactic, semantic (AMR annotator) and discursive
(RST) information into a conceptual graph. This will be summarized through
the use of a new measure of concept similarity on WordNet.To find the most
relevant concepts we use PageRank, considering all discursive information given
by the O”Donell method application. With the most important concepts
and semantic roles information got from the PropBank, a natural language
generation method was implemented with tool SimpleNLG.
In this work we can appreciated the results of applying this method to
the corpus of Document Understanding Conference 2002 and tested by Rouge
metric, widely used in the automatic summarization task. Our method reaches
a measure F1 of 24 % in Rouge-1 metric for the mono-document abstract generation
task. This shows that using these techniques are workable and even
more profitable and recommended configurations and useful tools for this task. / Tesis
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Diseño de una herramienta para la anotación semántica automática de documentos basados en ontologías en el dominio de la Ingeniería InformáticaEspinoza Florez, Rodrigo Jesús 27 May 2015 (has links)
Analizando la situación de la Web en la actualidad en cuanto a la gestión y búsqueda
de la información que hay en ella, el siguiente documento propone una herramienta de
anotación semántica automatizada como alternativa de solución al trato de la
información que se genera en línea. Básicamente, una herramienta de anotación
semántica puede contribuir con muchas otras aplicaciones como herramientas de
búsqueda, de organización, repositorios, etc.; y al apoyarse en una ontología de un
campo determinado, el desarrollo de la herramienta puede extenderse a otros campos
específicos mientras se cuente con la información y los expertos respectivos en el
modelado del conocimiento.
El siguiente proyecto en específico será beneficioso para la búsqueda y organización
de diferentes documentos del campo de las ciencias de la computación desarrollados
tanto en la universidad como fuera. Esto supondría que todos los miembros de la
comunidad universitaria pudieran tener acceso a todos los contenidos del campo sin
tener que gastar muchos recursos como tiempo y dinero.
Entre los principales beneficios está la reducción de tiempo en búsqueda de materiales
de información del campo, así como evitar volver a generar conocimiento que ya se
encuentra en la Web o ya ha sido investigado en la universidad.
Por último, además de la información recopilada en la investigación de una
herramienta de esta naturaleza, se propone un diseño y un conjunto de recursos para
desarrollarla, los cuales fueron probados en un conjunto de documentos
pertenecientes al campo de la ingeniería informática en la universidad.
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Representación vectorial de relación de hiponimia e hiperonimia en españolUtia Deza, Jose Vicente 03 September 2020 (has links)
Actualmente, gracias a Internet y a la Web se dispone de información casi ilimitada, la cual está representada a nivel de textos en su mayoría. Así, dado que acceder a estos textos en su mayoría es de libre acceso, nace el interés por su manipulación de una manera automatizada para poder extraer información que se considere relevante. El presente trabajo de investigación se ubica dentro de la detección automática de relaciones léxicas entre palabras, que son relaciones que se establecen entre los significados de las palabras tal como se consigna en el diccionario. En particular, se centra en la detección de relaciones de hiponimia e hiperonimia, debido a que éstas son relaciones de palabras en las que una de ellas engloba el significado de otra o viceversa, lo cual podría considerarse como categorización de palabras. Básicamente, el método propuesto se basa en la manipulación de una representación vectorial de palabras denominado Word Embeddings, para resaltar especialmente áquellas que tengan relación jerárquica, proceso que se realiza a partir de textos no estructurados. Tradicionalmente, los Word Embeddings son utilizados para tareas de analogía, es decir, para detectar relaciones de sinonimia, por lo que se considera un poco más complejo utilizar estos vectores para la detección de relaciones jerárquicas (hiperonimia e hiponimia), por consecuencia se proponen métodos adicionales para que, en conjunto con los Word Embeddings, se puedan obtener resultados eficientes al momento de detectar las relaciones entre distintos pares de palabras. / Currently, thanks to the Internet and Web, almost unlimited information is available, which is mostly represented at text level. Thus, given that access to these texts is mostly freely available, interest in their manipulation is born in an automated way to extract information that is considered relevant. The present research work is located within the automatic detection of lexical relations between words, which are relations that are established between the meanings of words as it is stated in the dictionary. In particular, it focuses on the detection of hyponymy and hyperonymy relationships, because these are word relationships in which one of them encompasses the meaning of another or vice versa, which could be considered as categorization of words. Basically, the proposed method is based on the manipulation of Word Embeddings to highlight especially words that have a hierarchical relationship, a process that is carried out from unstructured texts. Traditionally, Word Embeddings are used for analogy tasks, that is, to detect synonymy relationships, so it is considered a bit more complex to use these vectors for the hierarchical relationships (hyperonimia and hyponymy) detection, therefore, additional methods are proposed, so in conjunction with the Word Embeddings, efficient results can be obtained when detecting the relationships between different pairs of words. / Tesis
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Uso de inferencia basada en ontologías para dar soporte al diagnóstico veterinarioSalas Guillén, Diego Andrés, Gonzáles Maceda, Jacklin del Rocio 27 May 2015 (has links)
La salud a nivel mental y psicológico que nos brindan los animales domésticos es una
necesidad poco valorada. La medicina veterinaria aplica conocimientos científicos al mejoramiento de la salud animal y al control enfermedades transmisibles al hombre. Las
clínicas veterinarias, en el contexto peruano, no cuentan con suficiente soporte tecnológico para el proceso de diagnóstico. De la revisión del estado del arte se sabe que son escasos los proyectos de investigación realizados en este dominio específico. Existen herramientas de diagnóstico en el dominio de la medicina humana, varios ejemplos hacen uso de la representación del conocimiento por medio de ontologías y de sistemas de inferencia que trabajan con esta representación.
En vista de los problemas presentados se plantea la interrogante. ¿Cómo dar soporte
al diagnóstico de enfermedades en el dominio de la veterinaria en el contexto peruano,
específicamente en Lima metropolitana?. Este es un proyecto de investigación aplicada
en el área de la inteligencia artificial motivado por un interés personal en la representación de conocimiento, la simulación de procesos mentales racionales y la medicina veterinaria.
Se plantea aplicar conceptos de ingeniería del conocimiento para contribuir a alcanzar el estado ideal, trata del uso de inferencia basada en ontologías para el disgnóstico en enfermedades de animales.
Una ontología encapsula y uniformiza el conocimiento de un dominio de interés y se
puede utilizar para resolver problemas en este dominio. Las ontologías permiten un alto
grado de expresividad, estas permiten representar conocimiento complejo. El conocimiento, experiencia y criterio de un veterinario son habilidades complejas de replicar, por lo
que no es posible hacerlo con exactitud. Una ventaja de las ontologías es que permiten
representar supuestos, metas, hipótesis y predicciones sobre un dominio específico.
El principal objetivo de la investigación es aplicar inferencia basada en ontologías para
dar soporte al proceso de diagnóstico encapsulando el conocimiento del especialista
en una base de información que de diagnóstico consultable. Mediante herramientas de inferencia el experto podrá extraer información filtrada en base a los síntomas observados.
De esta manera obtendrá un abanico de posibilidades que reducirán significativamente
el esfuerzo del veterinario al momento de dar un diagnóstico. Se trata de abstraer el conocimiento del veterinario, organizarlo y acceder a este por medio de herramientas que simulen el razonamiento.
Esto reducir ´a el tiempo invertido por el veterinario en revisión de bibliografía, remembranza y análisis de posibilidades. Es como ofrecer, para un determinado problema, una limitada posibilidad de opciones de solución entre las cuales se encuentra respuesta acertada con una probabilidad bastante alta. Se perfila mucho más sencilla y rápida la labor de diagnóstico frente a esta alternativa.
Finalmente, cabe resaltar que el proyecto contribuir ´a a potenciar, con el aporte de investigación en el tema de ontologías e inferencias, los trabajos de investigación realizados por el grupo GRPIAA-PUCP (Grupo de Reconocimiento de Patrones e Inteligencia Artificial Aplicada de la Pontificia Universidad Católica del Perú).
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