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Item Adquisición automática de hechos utilizando inferencia para la construcción de un grafo de conocimiento(Benemérita Universidad Autónoma de Puebla, 2021-06) Ramos Flores, Orlando; RAMOS FLORES, ORLANDO; 701242; PINTO AVENDAÑO, DAVID EDUARDO; 275110; MONTES Y GOMEZ, MANUEL; 26238"La adquisición de conocimiento empleando técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) es una tarea que ha sido estudiada a través de los años, y continúa siendo relevante en la actualidad, debido a la gran cantidad de información contenida principalmente en documentos no estructurados. Aplicar técnicas basadas en la Extracción de Información (EI) conlleva a automatizar el proceso y en gran medida a ahorrar recursos para obtener conocimiento de textos no estructurados. En este trabajo se presenta un enfoque para obtener hechos de documentos no estructurados, siguiendo un flujo de trabajo que inicio con la definición del tipo de información que se deseaba conocer (entidades nombradas), la forma en que se relaciona (extracción de relaciones), usando inferencia lógica sobre esta información para obtener nuevos hechos, y finalmente almacenar los hechos obtenidos en una estructura (grafo de conocimiento)".Item Metodología para el aprendizaje ontológico semiautomático de dominio pedagógico(Benemérita Universidad Autónoma de Puebla, 2020-12) Alemán Muñoz, Candy Yuridiana; ALEMAN MUÑOZ, CANDY YURIDIANA; 418302; SOMODEVILLA GARCIA, MARIA JOSEFA; 64545; VILARIÑO AYALA, DARNES; 216751“En este trabajo de tesis de experimenta con distintas técnicas de PLN para la construcción semiautomática de ontologías en el dominio pedagógico. Se eligen tres subdominios relacionados con el aprendizaje significativo, y con estos datos, se utiliza como entrada un conjunto de artículos escritos en español, alusivos a dichos temas. En la realización de los experimentos propuestos se diseñan procedimientos que pueden ser útiles para otras tareas propias del área. El documento se divide en 6 capítulos que abarcan tres secciones principales: En los capítulos I, II y III se desarrolla la fundamentación de la investigación, abarcando el planteamiento del problema y los conceptos teóricos relacionados con este. Finalmente, se describen algunas investigaciones relacionadas con dicha investigación, tanto en las áreas de pedagogía como inteligencia artificial. La segunda sección integra los capítulos IV y V, donde se explica la metodología propuesta para resolver el problema planteado en la primera sección. Se describen las técnicas implementadas y el objetivo de éstas, se analizan los resultados obtenidos de acuerdo a los recursos creados para la evaluación, además de generar ontologías manuales que ayuden a este proceso. Finalmente, en el capítulo VI se presentan las conclusiones sobre la investigación, integrando comentarios sobre los experimentos y contribuciones para las ciencias computacionales y pedagogía.”Item Extracción automática de relaciones taxonómicas de tipo hipónimo / hiperónimo en corpus de dominio(Benemérita Universidad Autónoma de Puebla, 2018-01) Lasserre Chavez, Hugo Raziel; LASSERRE CHAVEZ, HUGO RAZIEL; 701196; TOVAR VIDAL, MIREYA; 98665"Hoy en día muchas aplicaciones de procesamiento de lenguaje natural hacen uso de tesauros, listas de palabras o de términos clasicados de ma- nera taxonómica, empleados para representar conceptos, como el sistema WordNet [1] , que sirve como un diccionario de conocimiento léxico para el procesamiento de la semántica de palabras y documentos. Construir dichas taxonomías puede ser una tarea difícil y extremadamente lenta. Por lo que ha surgido un creciente interés en encontrar métodos que puedan aprender relaciones taxonómicas y construir jerarquías semánticas de manera automática [2]. Las jerarquías de conceptos son importantes porque permiten la estruc- turación de información mediante categorías. Las relaciones de tipo is-a (es un) son un problema importante en la construcción de taxonomías, por lo que la adquisición automática de ese tipo de relaciones puede ser utilizado para construir una taxonomía e incluso una ontología. En este trabajo de investigación se proponen modelos para la extracción de relaciones tipo hipónimo e hiperónimo a través de métodos que permitan la identicación de estos tipos de relaciones en corpus de dominio especíco, como son los métodos de agrupamiento (Análisis Formal de Conceptos) y/o los métodos por patrones léxico-sintácticos, utilizando técnicas de procesamiento de lenguaje natural".