2 research outputs found
Nueva propuesta evolutiva para el agrupamiento de documentos en sistemas de recuperaci贸n de informaci贸n
Get PDFTexto en espa帽ol y resumen en espa帽ol e ingl茅sFern谩ndez del Castillo D铆ez, Jos茅 Ra煤l, codir.El conocimiento explicito de las organizaciones se encuentra recogido en colecciones documentales controladas, a disposici贸n de sus usuarios. Cu谩ndo el n煤mero de documentos es elevado se necesitan herramientas para organizar y mostrar los contenidos de la colecci贸n, que permitan y faciliten a los usuarios explorar la colecci贸n para conocer mejor su naturaleza y descubrir relaciones, patrones, tendencias, y otras caracter铆sticas para poder as铆 ?comprender? la informaci贸n. La necesidad de usar conocimientos en los Sistemas de Recuperaci贸n de Informaci贸n empuj贸 a los investigadores a analizar los sistemas inteligentes que procuran incorporar y usar dichos conocimientos con la finalidad de optimizar el sistema. En la presente tesis, se muestra un Sistema Evolutivo (SEV), y los resultados obtenidos en la construcci贸n de un sistema de esta naturaleza. En este trabajo hacemos una aportaci贸n en el 谩rea de Recuperaci贸n de Informaci贸n (RI), proponiendo el desarrollo de un nuevo sistema que, utilizando t茅cnicas evolutivas, implemente un sistema de aprendizaje del tipo no supervisado, para agrupar los documentos de un Sistema de Recuperaci贸n de Informaci贸n (SRI); en donde los grupos y el n煤mero de ellos son desconocidos a priori por el sistema. El criterio para realizar el agrupamiento de los documentos estar谩 basado por la similitud y distancia de los documentos, formando as铆 de esta manera grupos 贸 clustering de documentos afines, permitiendo as铆 agrupar los documentos de un SRI de una manera aceptable, present谩ndose como una alternativa v谩lida a los m茅todos de agrupamiento tradicionales, pudi茅ndose contrastar sus resultados experimentalmente con algunos de los m茅todos cl谩sicos. Los lexemas m谩s relevantes de cada documento, obtenidos mediante la aplicaci贸n de t茅cnicas de RI, permiten enriquecer la informaci贸n asociada a los documentos de la colecci贸n y utilizarlos como valores de metadatos para el algoritmo evolutivo. De esta forma, el sistema funciona mediante una metodolog铆a de procesamiento de documentos que selecciona los lexemas de los documentos mediante criterios de recuperaci贸n de informaci贸n. Los resultados obtenidos demuestran la viabilidad de la construcci贸n de una aplicaci贸n a gran escala de estas caracter铆sticas, para integrarla en un sistema de gesti贸n de conocimiento que tenga que manejar grandes colecciones documentales controladas
Nueva propuesta evolutiva para el agrupamiento de documentos en sistemas de recuperaci贸n de informaci贸n
Get PDFTexto en espa帽ol y resumen en espa帽ol e ingl茅sFern谩ndez del Castillo D铆ez, Jos茅 Ra煤l, codir.El conocimiento explicito de las organizaciones se encuentra recogido en colecciones documentales controladas, a disposici贸n de sus usuarios. Cu谩ndo el n煤mero de documentos es elevado se necesitan herramientas para organizar y mostrar los contenidos de la colecci贸n, que permitan y faciliten a los usuarios explorar la colecci贸n para conocer mejor su naturaleza y descubrir relaciones, patrones, tendencias, y otras caracter铆sticas para poder as铆 ?comprender? la informaci贸n. La necesidad de usar conocimientos en los Sistemas de Recuperaci贸n de Informaci贸n empuj贸 a los investigadores a analizar los sistemas inteligentes que procuran incorporar y usar dichos conocimientos con la finalidad de optimizar el sistema. En la presente tesis, se muestra un Sistema Evolutivo (SEV), y los resultados obtenidos en la construcci贸n de un sistema de esta naturaleza. En este trabajo hacemos una aportaci贸n en el 谩rea de Recuperaci贸n de Informaci贸n (RI), proponiendo el desarrollo de un nuevo sistema que, utilizando t茅cnicas evolutivas, implemente un sistema de aprendizaje del tipo no supervisado, para agrupar los documentos de un Sistema de Recuperaci贸n de Informaci贸n (SRI); en donde los grupos y el n煤mero de ellos son desconocidos a priori por el sistema. El criterio para realizar el agrupamiento de los documentos estar谩 basado por la similitud y distancia de los documentos, formando as铆 de esta manera grupos 贸 clustering de documentos afines, permitiendo as铆 agrupar los documentos de un SRI de una manera aceptable, present谩ndose como una alternativa v谩lida a los m茅todos de agrupamiento tradicionales, pudi茅ndose contrastar sus resultados experimentalmente con algunos de los m茅todos cl谩sicos. Los lexemas m谩s relevantes de cada documento, obtenidos mediante la aplicaci贸n de t茅cnicas de RI, permiten enriquecer la informaci贸n asociada a los documentos de la colecci贸n y utilizarlos como valores de metadatos para el algoritmo evolutivo. De esta forma, el sistema funciona mediante una metodolog铆a de procesamiento de documentos que selecciona los lexemas de los documentos mediante criterios de recuperaci贸n de informaci贸n. Los resultados obtenidos demuestran la viabilidad de la construcci贸n de una aplicaci贸n a gran escala de estas caracter铆sticas, para integrarla en un sistema de gesti贸n de conocimiento que tenga que manejar grandes colecciones documentales controladas
