Se muestra un estudio de consistencia interindizadores para evaluar las propiedades de un lenguaje controlado, un tesauro, frente al mismo tesauro con notas de aplicación en todos sus términos y frente a un listado de descriptores libres. Así mismo, los indizadores fueron escogidos con distintos niveles de experiencia: por un lado estudiantes de Biblioteconomía y Documentación, y por otro, profesionales en activo en diferentes centros de documentación. El capítulo 1, justifica el tema, explica los objetivos que se persiguen con este trabajo y comenta su estructura. En el capítulo 2 se aborda el estado de la cuestión, se revisa el concepto de tesauro, su historia, y las directrices y normas para su elaboración, incluyendo las de reciente publicación. Asimismo se pasa revista a los diferentes métodos propuestos para conseguir la interoperabilidad entre vocabularios controlados. En este capítulo se procede a la comparación de los tesauros con otros lenguajes de representación del conocimiento: las ontologías, las folksonomías y las taxonomías. En la parte final del capítulo 2 se revisan los diferentes métodos de evaluación de tesauros, tanto desde un punto de vista intrínseco, bien sea cualitativa o cuantitativamente, bien desde un punto de vista extrínseco. En el capítulo 3, titulado material y método, se justifica la creación de las tres herramientas empleadas en el presente trabajo: un listado de descriptores, un tesauro y un tesauro con notas de aplicación en todos sus términos. Todos ellos pertenecientes al ámbito de la Biblioteconomía y la Documentación. Se describen las características de estos tres lenguajes documentales, se explican las abreviaturas y símbolos utilizados y las relaciones semánticas que contienen. Se valora, en primer lugar, el tesauro construido desde un punto de vista intrínseco cualitativo, posteriormente, se hace desde un punto de vista intrínseco cuantitativo o estadístico. / Soler Monreal, MC. (2009). Evaluación de vocabularios controlados en la indización de documentos mediante índices de consistencia entre indizadores [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/6341 / Palancia

La creciente cantidad de información publicada en línea presenta un reto significativo para la comunidad científica. La disponibilidad de estos recursos permite acelerar las investigaciones en múltiples ramas de la ciencia, al conectar resultados de diferentes grupos de investigadores. Sin embargo, el volumen de información producido es imposible de procesar por humanos en su totalidad, por lo que la comunidad científica desperdicia tiempo y recursos en redescubrir los mismos resultados, debido a la falta de comunicación. La aplicación de técnicas de inteligencia artificial permite construir sistemas computacionales que ayuden a los investigadores a buscar, analizar y conectar la información existente en grandes volúmenes de datos. Este proceso se denomina descubrimiento automático de conocimiento y es una rama de investigación con un creciente interés. El dominio de la salud es uno de los escenarios en los que el descubrimiento de conocimiento automático puede producir un mayor impacto en beneficio de la sociedad. La reciente pandemia de COVID-19 es un ejemplo donde la producción de artículos científicos ha superado con creces la capacidad de la comunidad científica para asimilarlos. Para mitigar este fenómeno se han publicado recursos lingüísticos que permitan construir sistemas de descubrimiento automático de conocimiento. Sin embargo, el descubrimiento de conocimiento requiere no solo de recursos lingüísticos, sino que necesita recursos computacionales e infraestructura disponibles para evaluar los resultados sistemáticamente y comparar objetivamente enfoques alternativos. Este trabajo describe un ecosistema que facilita la investigación y el desarrollo en el descubrimiento de conocimiento en el dominio biomédico, específicamente en idioma español, aunque puede ser extendido a otros dominios e idiomas. Con este fin, se desarrollan y comparten varios recursos con la comunidad investigadora, incluido un nuevo modelo de anotación semántica, cuatro corpus con más de 3000 oraciones y 40,000 anotaciones semánticas realizadas manualmente, así como recursos computacionales para construir y evaluar técnicas de descubrimiento automático de conocimiento. Entre estos recursos se ofrecen implementaciones baseline de algoritmos de descubrimiento de conocimiento que sirvan de base para construir soluciones más avanzadas. Además, se define una tarea de investigación con criterios de evaluación objetivos y se configura y mantiene un entorno de evaluación en línea que permite a los investigadores interesados en esta tarea obtener retroalimentación inmediata y comparar sus resultados con el estado del arte. Como caso de estudio, se analizan los resultados de varios equipos de investigadores en cuatro ediciones consecutivas de un desafío competitivo organizado en base a estos recursos. A partir de las experiencias obtenidas durante el proceso de anotación manual se diseña una estrategia de anotación asistida que permite reducir considerablemente el tiempo de anotación humano. El enfoque ayuda a los anotadores humanos seleccionando inteligentemente las oraciones más informativas para anotar y luego pre-anotarlas con algunas entidades y relaciones semánticas altamente precisas. Esta estrategia se evalúa en los corpus desarrollados en esta investigación, y se publica en forma de una herramienta computacional disponible para la comunidad científica. El ecosistema construido proporciona un entorno de aprendizaje y evaluación eficaz para fomentar la investigación en el descubrimiento de conocimientos tanto en documentos de contenido biomédico como en otros dominios. Los corpus anotados pueden ser utilizados para entrenar y evaluar sistemas computacionales de descubrimiento de conocimiento, y compararse con el estado del arte de forma automática. Así mismo, las herramientas computacionales desarrolladas pueden servir para construir nuevos sistemas y para crear nuevos recursos lingüísticos en otros idiomas o dominios. Todos los recursos desarrollados en esta investigación están disponibles públicamente para su uso por la comunidad científica (https://ehealthkd.github.io).

Con el continuo crecimiento de la subida de archivos multimedia a la Web, páginas conocidas como Youtube. Vimeo, entre otras; han estado realizando el continuo mejoramiento de sus Sistemas de Recuperación. De esta manera la cantidad de videos relevantes para el usuario no se verá afectada en la respuesta dada a este. Otros factores como el tipo de búsqueda (Sintáctica) realizada por estas páginas Web conforman esta problemática. Por esta razón, la solución que se plantea viene en base a la búsqueda Semántica, dado que al ser una búsqueda orientada a las relaciones entre conceptos se espera una mayor eficiencia que la obtenida por la búsqueda Sintáctica la cual se basa en que las palabras usadas en la búsqueda sean las mismas que se colocaron como etiquetas al archivo multimedia. Para llevar a cabo esta solución se realizó primero la Ontología, la cual posee los conocimientos que necesita la máquina acerca del dominio que ente caso son las Artes Marciales Mixtas. Para esto se debe tener un gran conocimiento del deporte, para reunir y relacionar los conceptos que lo conforman. Luego, se planificó como iba a actuar la herramienta, dado que hay varias opciones que se pueden realizar, con lo cual se decidió que el proceso comenzaría con un usuario haciendo una búsqueda textual, la cual nos permitirá conocer a que concepto del dominio pertenece y así a través de las relaciones de la Ontología encontrar otros conceptos relevantes; para luego consultarle a la base de datos cuales son los videos enlazados a estos conceptos. Al tener ya el proceso de funcionamiento, se realizaron tanto la base de datos que contendría en cada fila el URL de un video y la URI de un concepto (individuo) de la Ontología; de esta manera, se sabe qué contiene cada video. Para saber exactamente si mostraba todo el contenido del concepto se usaron flags. Finalmente se realizó el algoritmo que permite la búsqueda Semántica y se realizaron inferencias para búsquedas más específicas en el dominio. Teniendo la herramienta finalizada se realizaron pruebas de eficiencia usando 50 videos para lo cual se hallaron tanto la precisión como el recall de la herramienta al realizarse diversas consultas. Para esto se realizaron varias consultas para abarcar la mayoría de conceptos del domino y de esta manera tener resultados más confiable.

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.

El objetivo principal de esta tesis es analizar los problemas que existen actualmente con el manejo integrado de información en las ciencias de la vida en general, y particularmente analizar que sucede con la Biodiversidad y la Oceanografía. La actual crisis mundial de la biodiversidad, debida, entre otras cosas, al calentamiento global, genera un profundo impacto en la distribución geográfica de las especies y las comunidades ecológicas. Esto provoca un creciente interés entre los científicos para coordinar el uso compartido de conjuntos de datos que ayuden a entender esta problemática global. En este contexto, el paradigma de los Datos Vinculados (Linked Data en inglés) ha emergido como un conjunto de buenas prácticas para conectar, compartir y exponer datos y conocimiento, una parte central de este paradigma son las ontologías, que permiten la definición de vocabularios compartidos y modelos conceptuales que ayuden a integrar esta información. Estas consideraciones proporcionan una fuerte motivación para formular un sistema que tenga en cuenta las características geoespaciales que pueden brindar respuestas a preguntas como las siguientes: (i) >Cómo podemos definir las regiones espaciales para nuestros estudios? (ii) >Cómo se distribuyen las especies en una determinada región? (iii) Dada una georeferencia particular, >a qué re- gión geográfica pertenece? (iv) >Cómo relacionar las ocurrencias de especies con variables ambientales dentro de una región especifica?. En esta tesis se presenta el desarrollo de un sistema basado en ontologías denominado BiGe-Onto [ZBF+19] para administrar información de los dominios de Biodiversidad y Biogeografía marina. Este sistema está compuesto por (i) Arquitectura; (ii) Modelo conceptual; (iii) Versión operacional OWL 2; y (iv) Conjunto de datos vinculados para su explotación a través de un punto final SPARQL. La evaluación de BiGe-Onto se realizo desde dos enfoques, el primero de ellos consiste en validar la ontologíaa utilizando datos reales extraídos de repositorios de Biodiversidad y Biogeografía marina para luego validar el modelo conceptual propuesto utilizando preguntas de competencia. El segundo enfoque tiene que ver con la validación mediante casos de estudio definidos en conjunto con investigadores del Centro Científico Tecnológico (CENPAT-CONICET) que trabajan realizando análisis de distribución de especies. Finalmente la documentación de BiGe-Onto esta disponible en línea en http://crowd.fi.uncoma.edu.ar/cenpat-gilia/bigeonto/ y el conjunto de datos enlazados es accesible públicamente a través de DOI 10.5281/zenodo.3235548. / The main goal of this thesis is to analyze the existing issues currently related to the integrated management of information in life sciences in general, and particularly to analyze what happens with Biodiversity and Oceanography. The current global biodiversity crisis, due, among other things, to global warming, has a great impact on the geographical distribution of species and ecological communities. This motivates a growing interest among scientists to coordinate the sharing of datasets that help to understand this global problem. In this context, Linked Data paradigm has emerged as a set of good practices to connect, share and expose data and knowledge. A central part of this paradigm are the ontologies, which allow the de nition of shared vocabularies and conceptual models that help integrate this information. These considerations provide strong motivation to formulate an ontologybased system considering geospatial features that may provide answers to questions such as: (i) How can we define spatial regions for our studies? (ii) How are the species distributed in a certain region? (iii) Given a particular georeference, which geographic region does it belong to? (iv) How to relate occurrences of species with environmental variables within a specific region?. This thesis presents the development of an ontology-based system called BiGe-Onto [ZBF+19] to manage information from Biodiversity and Marine Biogeography domains. This system is composed of (i) Architecture; (ii) Conceptual model; (iii) OWL 2 operational version; and (iv) Linked dataset to exploit through a SPARQL endpoint. BiGe-Onto evaluation was developed from two approaches, the first one is to validate the ontology using real data extracted from Biodiversity and Marine Biogeography repositories and then validate the proposed conceptual model using competence questions. The second approach is based on validation through case studies defined in conjunction with researchers from the Technological Scientific Center (CENPAT-CONICET) who work on species distribution analysis. Finally, BiGe-Onto documentation is available online at http: //crowd.fi.uncoma.edu.ar/cenpat-gilia/bigeonto/ and the linked dataset is publicly accessible through DOI 10.5281/zenodo.3235548.

La arquitectura semántica diseñada ha sido probada dentro del entorno de la gestión de los derechos de la propiedad intelectual. Esta permite asimilar nuevos módulos y cambios en la estructura. Se ha diseñado específicamente una propia ontología: IPROnto, que es totalmente interoperable con el resto de estándares, y propone una nueva forma de gestionar los derechos de la propiedad intelectual.Se realizó un análisis estadístico de la Web Semántica así como de los elementos que estábamos utilizando, IPROnto. Este estudio reveló que la Web Semántica se comportaba como un sistema complejo, que poseía propiedades por las cuales se podía caracterizar un comportamiento microscópico. Algunas ontologías son discutidas como paradigma de conocimiento común como DOLCE o FrameNet, además de procesos para poder interiorizarlas cercanos a la ciencia cognitiva utilizando 'image-schemas' para conectarlos a la web semántica, además de utilizar álgebra geométrica para conectar el simbolismo (álgebra) y semántica (geometría entendida como significado geométrico) como último paso. / The main issue of this work is to discover and face new challenges in negotiation over the WWW, concretely over the Semantic Web (SW) because it provides a new paradigm not only in language expression but also in its manipulation.As a result, a heterogeneous architecture is provided (with Multi-agent Systems) and IPR knowledge is formalized in an IPR ontology.Nowadays, agents have to know about other agents and their environments. Ontologies are been used to model agents' knowledge. In order to provide a model of the SW as real as possible, a deep statistical analysis of it has been made. It reveals that the SW behaves as a complex system and shares some properties with them. Concepts classification could not be as objective as we expect. An effort is done by SW community to establish a shared basis of knowledge for common understanding. The contribution is a way to connect it to the physical domain.

La psicoterapia asistida por ordenador (PAO) se define como cualquier sistema informático que ayude a los profesionales de la salud mental a diseñar y/ o aplicar tratamientos. No siempre que la psicoterapia y los ordenadores se encuentran puede hablarse de psicoterapia asistida por ordenador, para ello es necesario que el sistema informático tome alguna decisión en función de la información que le proporcione el paciente. Esta definición excluye los sistemas de videoconferencia, teléfono o correo electrónico, que agilizan la comunicación entre el terapeuta y el paciente, pero no toman ninguna decisión sobre el tratamiento. La interacción entre el paciente y el sistema informático es la clave de esta definición. Los sistemas de psicoterapia asistida por ordenador pueden ejecutarse en una gran variedad de dispositivos, aportando los siguientes beneficios: " Mejorar la eficacia y eficiencia de la intervención " Aumentar la fiabilidad de los instrumentos y la validez de la evaluación " Reducir la necesidad de terapeutas para llevar a cabo tareas rutinarias " Mejorar la experiencia terapéutica haciéndola más agradable o atractiva " Aumenta la motivación y adherencia del paciente " Facilitar el registro y análisis de datos, así como la generación de informes A pesar de las importantes ventajas de los sistemas de PAO, su uso no está tan extendido entre los terapeutas como sería deseable y, en este sentido, diversos autores han descrito obstáculos para lograr una amplia utilización de estas tecnologías, entre dichos obstáculos se incluyen problemas: jurídicos y éticos, socio-culturales, organizacionales y tecnológicos. El presente trabajo ha realizado un exhaustivo análisis de los problemas tecnológicos para posteriormente proponer una estructura de sistema PAO, llamada plataforma de e-terapia inteligente (e-TI) que arroje soluciones a la mayoría de factores limitantes que poseen los actuales sistemas PAO para un uso exhaustivo de los mismos: " Esfuerzo necesario para la / Zaragozá Álvarez, I. (2012). Sistema de e-terapia inteligente. Un nuevo paradigma de psicoterapia asistida por ordenador [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/16801 / Palancia

No description available.

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).

La globalización y la aparición de diferentes tecnologías como las redes sociales han ocasionado que la información relacionada a noticias y eventos se propague de una manera más rápida. Ahora las empresas deben estar siempre pendientes a los datos generados para así ser más eficaces en su relación con ellos. Sin embargo, esta es una tarea difícil debido a la gran cantidad de datos y a la falta de procesos automáticos para analizar estos, sobre todo en el idioma español. Como objetivo de este proyecto, se busca brindar una aplicación la cual de manera automática pueda realizar análisis de datos de eventos en español y permitan visualizar los aspectos más importantes relacionados a estos datos. Para esto se implementarán algoritmos de Análisis de Formal de Conceptos y Análisis de Patrones Léxico-Sintácticos. Además, se usarán ontologías para poder estructurar la información recolectada a partir de los algoritmos. Se concluye que los algoritmos desarrollados permiten obtener las entidades y relaciones más relevantes encontradas en los datos con porcentajes relativamente altos de precisión y exhaustividad sobre todo usando datos limpios. Además, es posible mostrar la información recolectada de manera adecuada debido a la flexibilidad de las ontologías.