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

Improving the learning of Boolean queries by means of a multiobjective IQBE evolutionary algorithm

The Inductive Query By Example (IQBE) paradigm allows a system to automatically derive queries for a specific Information Retrieval System (IRS). Classic IRSs based on this paradigm [Smith, M., & Smith, M. (1997). The use of genetic programming to build Boolean queries for text retrieval through relevance feedback. Journal of Information Science, 23(6), 423–431] generate a single solution (Boolean query) in each run, that with the best fitness value, which is usually based on a weighted combination of the basic performance criteria, precision and recall. A desirable aspect of IRSs, especially of those based on the IQBE paradigm, is to be able to get more than one query for the same information needs, with high precision arid recall values or with different trade-offs between both. In this contribution, a new IQBE process is proposed combining a previous basic algorithm to automatically derive Boolean queries for Boolean IRSs [Smith, M., & Smith, M. (1997). The use of genetic programming to build Boolean queries for text retrieval through relevance feedback. Journal of Information Science, 23(6), 423–431] and an advanced evolutionary multiobjective approach [Coello, C. A., Van Veldhuizen, D. A., & Lamant, G. B. (2002). Evolutionary algorithms for solving multiobjective problems. Kluwer Academic Publishers], which obtains several queries with a different precision–recall trade-off in a single run. The performance of the new proposal will be tested on the Cranfield and CACM collections and compared to the well-known Smith and SmithÕs algorithm, showing how it improves the learnin