Formación automática de ontologías de conceptos encontrados en documentos no estructurados
| dc.audience.educationlevel | Estudiantes/Students | |
| dc.audience.educationlevel | Maestros/Teachers | |
| dc.audience.educationlevel | Otros/Other | |
| dc.contributor.advisor | González Mendoza, Miguel | |
| dc.contributor.author | Rivera González, Martha Idalid | |
| dc.contributor.cataloger | emimmayorquin | |
| dc.contributor.committeemember | Cuevas Arenas, Alma | |
| dc.contributor.committeemember | Gibrán Cansino, Héctor | |
| dc.contributor.committeemember | Luévano García, Luis | |
| dc.contributor.department | Escuela de Ingeniería y Ciencias | es_MX |
| dc.contributor.institution | Campus Estado de México | es_MX |
| dc.contributor.mentor | Guzmán, Adolfo | |
| dc.date.accepted | 2023-06-09 | |
| dc.date.accessioned | 2025-03-20T23:18:58Z | |
| dc.date.issued | 2022-07-02 | |
| dc.description | https://orcid.org/0000-0001-6451-9109 | es_MX |
| dc.description.abstract | En las últimas décadas han sido desarrollados numerosos enfoques, métodos y técnicas para el desarrollo en la búsqueda del nuevo conocimiento, las ontologías es una prueba de ello, que permiten estructurar los datos, donde la información es almacenada en nodos y relaciones, agregando con ello, la aplicación de métodos, que permite realizar búsqueda de conocimientos de información no estructurada, tales como páginas web, documentos, artículos, palabras entre otros. El presente trabajo lleva a cabo una búsqueda en una gran cantidad de documentos, iniciando con un tema o concepto “semilla”, usando técnicas de minería de datos (minería de texto) se detectan palabras y frases temáticas que son candidatos a ser conceptos (se usará desambiguación para pasarlos a conceptos aunque generalmente en campos especializados, cada palabra o frase temática tiene un significado único). Las relaciones entre algunos de los conceptos se hallarán mediante la creación de un modelo que permitirá la formación del nuevo conocimiento para obtener las ontologías. La tarea de generar nuevo conocimiento no es nada trivial ya que se requiere de la elaboración de dos algoritmos el primero llamado AS-WT que da como resultado un conjunto de 6 palabras conjuntas, lematizadas y categorizadas y el segundo el AS-WT-ON da como resultado triadas compuestas por sustantivo-verbo-sustantivo para dar como resultado la generación de ontologías | es_MX |
| dc.description.degree | Doctorado en Ciencias de la Computación | es_MX |
| dc.format.medium | Texto | es_MX |
| dc.identificator | 7||120318 | |
| dc.identifier.citation | Rivera González, M. I. (2023). Formación automática de ontologías de conceptos encontrados en documentos no estructurados [Tesis doctordo] Instituto Tecnológico de Estudios Superiores de Monterrey. Recuperado de: https://hdl.handle.net/11285/703397 | |
| dc.identifier.cvu | 87406 | es_MX |
| dc.identifier.orcid | http://orcid.org/0000-0003-2045-5080 | es_MX |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/11285/703397 | |
| dc.language.iso | spa | es_MX |
| dc.publisher | Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey | es_MX |
| dc.relation.isFormatOf | draft | es_MX |
| dc.rights | openAccess | es_MX |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0 | es_MX |
| dc.subject.classification | INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA::CIENCIAS TECNOLÓGICAS::TECNOLOGÍA DE LOS ORDENADORES::SISTEMAS DE INFORMACIÓN, DISEÑO Y COMPONENTES | |
| dc.subject.keyword | Ontologías | es_MX |
| dc.subject.keyword | Algoritmos Apriori | es_MX |
| dc.subject.keyword | Minería de patrones secuenciales | es_MX |
| dc.subject.keyword | Conjunto de elementos frecuentes | es_MX |
| dc.subject.lcsh | Technology | es_MX |
| dc.title | Formación automática de ontologías de conceptos encontrados en documentos no estructurados | es_MX |
| dc.type | Tesis Doctorado / doctoral Thesis | es_MX |
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