Técnicas evolutivas para la extracción automática de conocimiento

Esta línea de investigación propone el diseño, desarrollo y evaluación de técnicas automáticas para extracción de conocimiento, de tal forma que sean capaces de sobrellevar la búsqueda dentro de grandes espacios de información. Para ello se propone, en primera instancia, la resolución de un problema de interés general: el de reformulación automática de consultas. Una resolución automática para este problema podría ser utilizada en diversas aplicaciones, tales como monitorear un tópico de interés, especificar trackers temáticos sobre redes sociales, identificar entidades y relaciones entre entidades en grandes corpus de documentos o recolectar material para portales temáticos. Por sus características (alta dimensionalidad del espacio de búsqueda, carencia de subestructura optima, posibilidad de aprovechamiento de múltiples soluciones) el uso de computación evolutiva parece adecuado para abordar su resolución. Un primer aporte de esta línea dentro del área radica en la consideración de la in- corporación de operadores booleanos y otro tipo de modificadores a las consultas reformuladas y el control de la diversidad, ambos pensados como un mecanismo para lograr mayor expresión en las consultas y, por lo tanto, mayor poder para expresar los conceptos de interés involucrados. El segundo aporte consiste en proponer un marco de evaluación adecuado para la metodología desarrollada y el estudio y comparación con otras técnicas. Por último, el aporte final aborda la aplicación de los métodos desarrollados en dominios específicos tales como bioinformática (e.g. para identificación de interacciones entre entidades biológicas) o redes sociales (e.g. para realizar minería de opiniones mediante trackers temáticos).Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI