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Gracias a la Web accedemos a una gran cantidad de información.

Una nueva técnica para procesamiento de texto no estructurado mediante vectores de n -gramas de longitud variable con aplicación a diversas tareas de tratamiento de lenguaje natural.

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Gracias a la Web accedemos a una gran cantidad de información.

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Presentation Transcript


  1. Una nueva técnica para procesamiento de texto no estructurado mediante vectores de n-gramas de longitud variable con aplicación a diversas tareas de tratamiento de lenguaje natural Una nueva técnica para procesamiento de texto no estructurado mediante vectores de n-gramas de longitud variable con aplicación a diversas tareas de tratamiento de lenguaje natural

  2. Gracias a la Web accedemos auna gran cantidad de información. La sobrecarga de información Por culpa de sufrimos sobrecarga 2%

  3. La sobrecarga de información 3%

  4. Delimitación del problema 5%

  5. Delimitación del problema 6%

  6. Delimitación del problema 8%

  7. Delimitación del problema 9%

  8. Delimitación del problema 11%

  9. Delimitación del problema 13%

  10. Delimitación del problema 14%

  11. Delimitación del problema 16%

  12. Analizadas no sólo en la Web sino también en USENET y correo electrónico. Generalmente basadas en una o más de las siguientes tres técnicas: • Agentes • Filtrado colaborativo (Goldberg et al. 1992) • Recomendación por contenidos Algunas conclusiones “Los usuarios proporcionan feedback explícito sólo a regañadientes” (Balabanovic 1998, p.6). La evaluación implícita proporciona información igualmente útil (Morita y Shinoda 1994) (Lieberman 1995) (Konstan et al. 1997) La coincidencia de palabras clave es inadecuada (Balabanovic et al. 1995, p.8) y otros mecanismos ofrecen mejores resultados (Morita y Shinoda 1994). Los datos acerca de los intereses de los distintos usuarios son muy valiosos al combinarse entre sí (Rucker y Marcos 1997) (Kantor et al. 2000). Soluciones a la sobrecarga de información 17%

  13. Soluciones a la sobrecarga de información 19%

  14. Soluciones a la sobrecarga de información 20%

  15. Soluciones a la sobrecarga de información 22%

  16. Formulación definitiva del problema 23%

  17. Tesis (versión resumida) “Una única técnica sencilla, basada en el uso de vectores de n-gramas de longitud variable, independiente del idioma y aplicable a diversas tareas de tratamiento de lenguaje natural con resultados similares a los de otros métodos ‘ad hoc’ es viable.” 25%

  18. Tesis  Se puede obtener para los distintos n-gramas, gi, de un texto escrito en cualquier idioma una medida de su significatividad, si, distinta de la frecuencia relativa de aparición de los mismos en el texto, fi, pero calculable a partir de la misma.  Esta métrica de la significatividad intradocumental de los n-gramas permite asociar a cada documento, di, un único vector, vi, susceptible de comparación con cualquier otro vector obtenido del mismo modo aun cuando sus respectivas longitudes puedan diferir.  Puesto que tales vectores almacenan ciertos aspectos de la semántica subyacente a los textos originales, el mayor o menor grado de similitud entre los mismos constituye un indicador de su nivel de relación conceptual, facilitando  la clasificación  y categorización de documentos,  así como la recuperación de información.  Asimismo, cada vector individual es capaz de transformar el texto original a partir del cual fue obtenido dando lugar a secuencias de palabras clave y resúmenes automáticos. 27%

  19. Soporte para la tesis 28%

  20. Descripción de la técnica blindLight 30%

  21. Descripción de la técnica blindLight 31%

  22. Descripción de la técnica blindLight 33%

  23. Descripción de la técnica blindLight 34%

  24. Descripción de la técnica blindLight 36%

  25. =20.48/97.52 =20.48/81.92 Descripción de la técnica blindLight  = SQ=97.52 ST=81.92 SQT=20.48 38%

  26. Descripción de la técnica blindLight 39%

  27. Descripción de la técnica blindLight 41%

  28. Descripción de la técnica blindLight 42%

  29. Semántica subyacente en blindLight “Puesto que tales vectores almacenan ciertos aspectos de la semántica subyacente a los textos originales, el mayor o menor grado de similitud entre los mismos constituye un indicador de su nivel de relación conceptual” 44%

  30. Semántica subyacente en blindLight 45%

  31. Semántica subyacente en blindLight 47%

  32. Semántica subyacente en blindLight 48%

  33. Semántica subyacente en blindLight 50%

  34. Clasificación de documentos con blindLight 52%

  35. Clasificación de documentos con blindLight 53%

  36. Romances Indoeuropeos Germánicos Germánicos del oeste Germánicos del norte Clasificación de documentos con blindLight 55%

  37. Clasificación de documentos con blindLight 56%

  38. Clasificación de documentos con blindLight 58%

  39. Clasificación de documentos con blindLight 59%

  40. Clasificación de documentos con blindLight 61%

  41. Clasificación de documentos con blindLight 63%

  42. Categorización de documentos con blindLight 64%

  43. Categorización de documentos con blindLight 66%

  44. Categorización de documentos con blindLight 67%

  45. Categorización de documentos con blindLight 69%

  46. Categorización de documentos con blindLight 70%

  47. Categorización de documentos con blindLight 72%

  48. Categorización de documentos con blindLight 73%

  49. Categorización de documentos con blindLight 75%

  50. Recuperación de información con blindLight 78%

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