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Título : Aprendizaje ontológico a partir de patrones definitorios
Autor : Rocha Garcia, Samuel Hipolito%707872
metadata.dc.subject.other: identificación contextos aprendizaje ontológico textos definitorios taxonomía
Fecha de publicación : 2019-11-29
Editorial : Tecnológico Nacional de México
metadata.dc.publisher.tecnm: Centro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológico
Descripción : El aprendizaje ontológico es el estudio de los métodos para la creación y poblado automático de ontologías. La información de un dominio de discurso puede ser organizada y estructurada mediante una ontología, la cual expone sus términos más relevantes y las relaciones que existen entre ellos. A su vez, los contextos definitorios son fragmentos de texto que contienen una definición, una descripción clara y precisa del significado de una palabra. Encontrar los contextos definitorios en un texto no sólo permitirá identificar términos relevantes en un tema; estos fragmentos de texto ofrecen una estructura taxonómica en si mismos, lo cual facilitará las tareas de aprendizaje ontológico. El propósito de este trabajo es exponer un método que identifique los contextos definitorios presentes en archivos de texto no estructurado, para después llevar a cabo la extracción automática de las relaciones semánticas existentes en los fragmentos de texto identificados, las cuales se pueden utilizar para formar taxonomías. El proceso se lleva a cabo por medio de un autómata finito determinista diseñado a partir de patrones predefinidos que describen la estructura de los contextos definitorios que presentan una definición analítica. El sistema desarrollado fue evaluado mediante pruebas de precisión y cobertura, las cuales demostraron un índice de 90.24% en precisión y 74% en cobertura. Como resultado de este método se tiene una herramienta para asistir a la estructuración de textos, la cual podrá beneficiar principalmente al poblado automático de ontologías.
metadata.dc.type: info:eu-repo/semantics/masterThesis
Aparece en las colecciones: Tesis de Maestría en Computación

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