El tema del acceso a la información es de especial interés dado el contexto actual de la web 2.0, donde se generan grandes volúmenes de información por parte de muchos usuarios. Es deseable categorizar y priorizar la información disponible para mejorar el acceso a ella. Para esto se han creado variadas interfaces basadas en términos que la caracterizan. El trabajo consistió en el estudio de herramientas computacionales para extraer términos o palabras clave categorizados a partir de un texto en español, el diseño y construcción de un sistema que realice dicha acción y finalmente el diseño de una aplicación tipo servicio web que sirva para construir una interfaz que facilite el acceso a un conjunto de documentos a partir de los términos extraídos. Para la realización de este trabajo, el alumno estudió herramientas existentes de minería de texto y extracción de información, de acuerdo a los requerimientos del sistema que extrae términos categorizados. Esto incluye distintos modelos y algoritmos estudiados a nivel teórico, además de implementaciones de los algoritmos elegidos. Se eligió el modelo de campos aleatorios condicionales como la base de la extracción de términos, y se estudiaron las distintas características del texto relevantes para dicho modelo. Gracias a una serie de experimentos, se concluyó que la aplicación tipo servicio web propuesta cumple con los objetivos de generar una interfaz útil para el acceso a distintas colecciones de documentos, categorizados según nombres de personas. Se comprobó que la aplicación resulta efectiva incluso para colecciones de contenido profundamente distinto. Además, es suficientemente extensible como para ser aplicada en el futuro a otro tipo de categorías, como lugares, instituciones u otra, permitiendo tener más dimensiones para explorar los documentos.

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Esta tesis intenta demostrar cómo los sistemas de Recuperación de Información (RI) y los sistemas de Detección de Sucesos (TDT - Topic Detection and Tracking) mejoran si se añade una componente temporal extraída automáticamente del texto, a la cual denominaremos periodo de suceso. Este atributo representa el espacio de tiempo en el que transcurre el suceso principal relatado en cada documento. Con este propósito la tesis ha cubierto los siguientes objetivos: * Definición de un modelo de tiempo para representar y manipular las referencias temporales que aparecen en un texto. * Desarrollo de una aplicación para la extracción de expresiones temporales lingüísticas y el reconocimiento del intervalo absoluto que referencian según el calendario Gregoriano. * Implementación de un sistema para la extracción automática del periodo de suceso. * Modificación de los actuales sistemas de RI, TDT para incluir la información temporal extraída con las herramientas anteriores.

[ES] En esta tesis se abordan problemas no resueltos en el campo de la Inteligencia Artificial aplicada a documentos históricos manuscritos. Primero haremos un recorrido por diversas técnicas y conceptos que se utilizarán durante la tesis. Se explorarán diferentes formas de representar datos, incluidas imágenes, texto y grafos. Se introducirá el concepto de Índices Probabilísticos (PrIx) para la representación textual y se explicará su codificación usando TfIdf. También se discutirá la selección de las mejores características de entrada para redes neuronales mediante Information Gain (IG). En el ámbito de las redes neuronales, se abordarán modelos específicos como Multilayer Perceptron (MLP), Redes Neuronales Convolucionales (CNNs) y redes basadas en grafos (GNNs), además de una breve introducción a los transformers. El primer problema que aborda la tesis es la segmentación de libros históricos manuscritos en unidades semánticas, un desafío complejo y recurrente en archivos de todo el mundo. A diferencia de los libros modernos, donde la segmentación en capítulos es más sencilla, los libros históricos presentan desafíos únicos debido a su irregularidad y posible mala conservación. La tesis define formalmente este problema por primera vez y propone un pipeline para extraer consistentemente las unidades semánticas en dos variantes: una con restricciones del corpus y otra sin ellas. Se emplearán diferentes tipos de redes neuronales, incluidas CNNs para la clasificación de partes de la imagen y RPNs y transformers para detectar y clasificar regiones. Además, se introduce una nueva métrica para medir la pérdida de información en la detección, alineación y transcripción de estas unidades semánticas. Finalmente, se comparan diferentes métodos de ``decoding'' y se evalúan los resultados en hasta cinco conjuntos de datos diferentes. En otro capítulo, la tesis aborda el desafío de clasificar documentos históricos manuscritos no transcritos, específicamente actos notariales en el Archivo Provincial Histórico de Cádiz. Se desarrollará un framework que utiliza Índices Probabilísticos (PrIx) para clasificar estos documentos y se comparará con transcripciones 1-best obtenidas mediante técnicas de Reconocimiento de Texto Manuscrito (HTR). Además de la clasificación convencional en un conjunto cerrado de clases (Close Set Classification, CSC), la tesis introduce el framework de Open Set Classification (OSC). Este enfoque no solo clasifica documentos en clases predefinidas, sino que también identifica aquellos que no pertenecen a ninguna de las clases establecidas, permitiendo que un experto los etiquete. Se compararán varias técnicas para este fin y se propondrán dos. Una sin umbral en las probabilidades a posteriori generadas por el modelo de red neuronal, y otra que utiliza un umbral en las mismas, con la opción de ajustarlo manualmente según las necesidades del experto. En un tercer capítulo, la tesis se centra en la Extracción de Información (IE) de documentos tabulares manuscritos. Se desarrolla un pipeline que comienza con la detección de texto en imágenes con tablas, línea por línea, seguido de su transcripción mediante técnicas de HTR. De forma paralela, se entrenarán diferentes modelos para identificar la estructura de las tablas, incluidas filas, columnas y secciones de cabecera. El pipeline también aborda problemas comunes en tablas manuscritas, como el multi-span de columnas y la sustitución de texto entre comillas. Además, se emplea un modelo de lenguaje entrenado específicamente para detectar automáticamente las cabeceras de las tablas. Se utilizarán dos conjuntos de datos para demostrar la eficacia del pipeline en la tarea de IE, y se identificarán las áreas de mejora en el propio pipeline para futuras investigaciones. / [CA] En aquesta tesi s'aborden problemes no resolts en el camp de la Intel·ligència Artificial aplicada a documents històrics manuscrits. Primer farem un recorregut per diverses tècniques i conceptes que s'utilitzaran durant la tesi. S'exploraran diferents formes de representar dades, incloses imatges, text i grafos. S'introduirà el concepte d'Índexs Probabilístics (PrIx) per a la representació textual i s'explicarà la seva codificació usant TfIdf. També es discutirà la selecció de les millors característiques d'entrada per a xarxes neuronals mitjançant Information Gain (IG). En l'àmbit de les xarxes neuronals, s'abordaran models específics com Multilayer Perceptron (MLP), Xarxes Neuronals Convolucionals (CNNs) i xarxes basades en grafos (GNNs), a més d'una breu introducció als transformers. El primer problema que aborda la tesi és la segmentació de llibres històrics manuscrits en unitats semàntiques, un desafiament complex i recurrent en arxius de tot el món. A diferència dels llibres moderns, on la segmentació en capítols és més senzilla, els llibres històrics presenten desafiaments únics degut a la seva irregularitat i possible mala conservació. La tesi defineix formalment aquest problema per primera vegada i proposa un pipeline per extreure consistentment les unitats semàntiques en dues variants: una amb restriccions del corpus i una altra sense elles. S'empraran diferents tipus de xarxes neuronals, incloses CNNs per a la classificació de parts de la imatge i RPNs i transformers per detectar i classificar regions. A més, s'introdueix una nova mètrica per mesurar la pèrdua d'informació en la detecció, alineació i transcripció d'aquestes unitats semàntiques. Finalment, es compararan diferents mètodes de ``decoding'' i s'avaluaran els resultats en fins a cinc conjunts de dades diferents. En un altre capítol, la tesi aborda el desafiament de classificar documents històrics manuscrits no transcrits, específicament actes notarials a l'Arxiu Provincial Històric de Càdiz. Es desenvoluparà un marc que utilitza Índexs Probabilístics (PrIx) per classificar aquests documents i es compararà amb transcripcions 1-best obtingudes mitjançant tècniques de Reconèixer Text Manuscrit (HTR). A més de la classificació convencional en un conjunt tancat de classes (Close Set Classification, CSC), la tesi introdueix el marc d'Open Set Classification (OSC). Aquest enfocament no només classifica documents en classes predefinides, sinó que també identifica aquells que no pertanyen a cap de les classes establertes, permetent que un expert els etiqueti. Es compararan diverses tècniques per a aquest fi i es proposaran dues. Una sense llindar en les probabilitats a posteriori generades pel model de xarxa neuronal, i una altra que utilitza un llindar en les mateixes, amb l'opció d'ajustar-lo manualment segons les necessitats de l'expert. En un tercer capítol, la tesi es centra en l'Extracció d'Informació (IE) de documents tabulars manuscrits. Es desenvolupa un pipeline que comença amb la detecció de text en imatges amb taules, línia per línia, seguit de la seva transcripció mitjançant tècniques de HTR. De forma paral·lela, s'entrenaran diferents models per identificar l'estructura de les taules, incloses files, columnes i seccions de capçalera. El pipeline també aborda problemes comuns en taules manuscrites, com ara el multi-span de columnes i la substitució de text entre cometes. A més, s'empra un model de llenguatge entrenat específicament per detectar automàticament les capçaleres de les taules. S'utilitzaran dos conjunts de dades per demostrar l'eficàcia del pipeline en la tasca de IE, i s'identificaran les àrees de millora en el propi pipeline per a futures investigacions. / [EN] This thesis addresses unresolved issues in the field of Artificial Intelligence as applied to historical handwritten documents. The challenges include not only the degradation of the documents but also the scarcity of available data for training specialized models. This limitation is particularly relevant when the trend is to use large datasets and massive models to achieve significant breakthroughs. First, we provide an overview of various techniques and concepts used throughout the thesis. Different ways of representing data are explored, including images, text, and graphs. Probabilistic Indices (PrIx) are introduced for textual representation and its encoding using TfIdf is be explained. We also discuss selecting the best input features for neural networks using Information Gain (IG). In the realm of neural networks, specific models such as Multilayer Perceptron (MLP), Convolutional Neural Networks (CNNs), and graph-based networks (GNNs) are covered, along with a brief introduction to transformers. The first problem addressed in this thesis is the segmentation of historical handwritten books into semantic units, a complex and recurring challenge in archives worldwide. Unlike modern books, where chapter segmentation is relatively straightforward, historical books present unique challenges due to their irregularities and potential poor preservation. To the best of our knowledge, this thesis formally defines this problem. We propose a pipeline to consistently extract these semantic units in two variations: one with corpus-specific constraints and another without them. Various types of neural networks are employed, including Convolutional Neural Networks (CNNs) for classifying different parts of the image and Region Proposal Networks (RPNs) and transformers for detecting and classifying regions. Additionally, a new metric is introduced to measure the information loss in the detection, alignment, and transcription of these semantic units. Finally, different decoding methods are compared, and the results are evaluated across up to five different datasets. In another chapter, we tackle the challenge of classifying non-transcribed historical handwritten documents, specifically notarial deeds, from the Provincial Historical Archive of Cádiz. A framework is developed that employs Probabilistic Indices (PrIx) for classifying these documents, and this is compared to 1-best transcriptions obtained through Handwritten Text Recognition (HTR) techniques. In addition to conventional classification within a closed set of classes (Close Set Classification, CSC), this thesis introduces the Open Set Classification (OSC) framework. This approach not only classifies documents into predefined classes but also identifies those that do not belong to any of the established classes, allowing an expert to label them. Various techniques are compared, and two are proposed. One approach without using a threshold on the posterior probabilities generated by the neural network model. At the same time, the other employs a threshold on these probabilities, with the option for manual adjustment according to the expert's needs. In a third chapter, this thesis focuses on Information Extraction (IE) from handwritten tabular documents. A pipeline is developed that starts with detecting text in images containing tables, line by line, followed by its transcription using HTR techniques. In parallel, various models are trained to identify the structure of the tables, including rows, columns, and header sections. The pipeline also addresses common issues in handwritten tables, such as multi-span columns and substituting ditto marks. Additionally, a language model specifically trained to detect table headers automatically is employed. Two datasets are used to demonstrate the effectiveness of the pipeline in the IE task, and areas for improvement within the pipeline itself are identified for future research. / Prieto Fontcuberta, JR. (2024). Deep Learning Methodologies for Textual and Graphical Content-Based Analysis of Handwritten Text Images [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/206075

Este trabajo presenta un estudio empírico del uso y función del metalenguaje en el conocimiento científico experto y los lenguajes de especialidad en lengua inglesa, con especial atención al establecimiento, modificación y negociación de la terminología común del grupo de especialistas de cada área. Mediante enunciados discursivos llamados Operaciones Metalingüísticas Explícitas se formaliza y analiza el carácter dinámico de las estructuras conceptuales científicas y los sublenguajes que las vehiculan.Por otro lado, se presenta la implementación de un sistema automático de extracción de información metalingüística en textos de especialidad. El sistema MOP (Metalinguistic Operation Processor) extrae enunciados metalingüísticos y definiciones de documentos especializados, utilizando tanto autómatas de estados finitos como algoritmos de aprendizaje automático. El sistema crear bases semi-estructuradas de información terminológica llamadas Metalinguistic Information Databases (MID), de utilidad para la lexicografía especializada, el procesamiento del lenguaje natural y el estudio empírico de la evolución del conocimiento científico, entre otras aplicaciones. / This work presents an empirical study of the use and function of metalanguage in expert scientific knowledge and special-domain languages, with special focus on how each field's terminology is established, modified and negotiated within the group of experts. Through discourse statements called Explicit metalinguistic Operations the dynamic nature of conceptual structures and the sublanguages that embody them are formalized and analyzed.On the other hand, it presents a system implementation for the automatic extraction of metalinguistic information from specialized texts. The Metalinguistic Operation Processor (MOP) system extracts metalinguistic statements and definitions from special-domain documents, using finite-state machinery and machine-learning algorithms. The system creates semi-structured databases called Metalinguistic Information Databases (MID), useful for specialized lexicography, Natural Language Processing, and the empirical study of scientific knowledge, among other applications.