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dc.contributor.advisorMartín Bautista, María José es_ES
dc.contributor.advisorSánchez Fernández, Daniel es_ES
dc.contributor.authorJusticia de la Torre, María del Consueloes_ES
dc.contributor.otherUniversidad de Granada. Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificiales_ES
dc.date.accessioned2017-06-22T12:44:11Z
dc.date.available2017-06-22T12:44:11Z
dc.date.issued2017
dc.date.submitted2017-06-02
dc.identifier.citationJusticia de la Torre, M.C. Nuevas técnicas de minería de textos: Aplicaciones. Granada: Universidad de Granada, 2017. [http://hdl.handle.net/10481/46975]es_ES
dc.identifier.isbn9788491632436
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10481/46975
dc.description.abstractUna diferencia fundamental entre Minería de Datos y Minería de Textos es la naturaleza de la información de partida. Los datos tienen una estructura explícita y contienen conocimiento de forma implícita, mientras que con el texto ocurre todo lo contrario, es decir, contiene un conocimiento explícito (aunque por lo general dependiente de un contexto que no está del todo hecho expresado en el documento) y una estructura que se puede sobrentender. Esta diferencia puede interpretarse desde el punto de vista de la Ingeniería del Conocimiento, según el cual los datos constituyen colecciones de hechos simples, representados mediante un modelo de datos que facilita su tratamiento, mientras que el texto contiene una base de conocimiento completa que incorpora, además de hechos, relaciones de diversos tipos, con la desventaja de estar expresados en un lenguaje de representación (el lenguaje natural) que, aunque de una expresividad máxima, resulta totalmente inadecuado para llevar a cabo procesos automáticos de inferencia. Dichas diferencias plantean nuevos retos a la investigación en Minería de Textos y, al mismo tiempo, abren la puerta a un importante paso adelante desde el estado actual de la técnica, con nuevas capacidades y aplicaciones. En este trabajo se muestra una retrospectiva de los principales artículos científicos que han tratado el tema de la Minería de Textos, se revisa su concepto, definición y proceso y se exponen las diferentes formas de representación intermedia del texto que pueden resultar ”adecuadas” para trabajar con el lenguaje natural en el que está escrito. Igualmente, se repasan las técnicas de minería existentes y se enumeran algunas de las aplicaciones m´as frecuentes de la Minería de Textos. Por otro lado, se discuten una serie de retos de futuro dentro de este área de investigación y se presenta el innovador paradigma text knowledge mining como complemento a la Minería de Textos tradicional o ”basada en datos”. Sustentaremos nuestro estudio aportando una técnica de Minería de Textos basada en la localización de contradicciones en textos, atenderemos a su implementación, y a la demostración experimental de que es una técnica factible y con requisitos computacionales razonables.es_ES
dc.description.sponsorshipTesis Univ. Granada. Programa Oficial de Doctorado en: Tecnologías de la Información y la Comunicaciónes_ES
dc.format.mimetypeapplication/pdfen_US
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherUniversidad de Granadaes_ES
dc.rightsCreative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Licenseen_US
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/en_US
dc.subjectMinería de textoses_ES
dc.subjectClasificación del conocimientoes_ES
dc.subjectGestión del conocimiento es_ES
dc.subjectTecnología de la información es_ES
dc.subjectMinería de datoses_ES
dc.subjectInteligencia artificial es_ES
dc.subjectLingüística computacional es_ES
dc.subjectTratamiento automático de la palabraes_ES
dc.titleNuevas técnicas de minería de textos: Aplicacioneses_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesises_ES
dc.subject.udc004.6es_ES
dc.subject.udc004.7es_ES
dc.subject.udc1203es_ES
europeana.typeTEXTen_US
europeana.dataProviderUniversidad de Granada. España.es_ES
europeana.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/en_US
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US


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