Modelos y algoritmos de búsqueda + redes sociales para aplicaciones verticales de recuperación de información

El espacio web no es solamente un enorme repositorio de información de todo tipo, sino - además – es una plataforma para soportar servicios globales de naturaleza diversa. El incremento exponencial de contenido y de usuarios (por ejemplo: en las redes sociales), junto con la constante aparición de nuevas aplicaciones, exceden largamente la visión de la web como un mero repositorio de contenidos. En todos los casos, existe como común denominador la necesidad de realizar “búsquedas” de diferente tipo y con objetivos también diversos. En la actualidad, las redes sociales son unas de las aplicaciones más populares, incluso han modificado la forma en que los usuarios se vinculan, relacionan, interactuan e intercambian información. De forma implícita, generan estructuras sociales con propiedades emergentes que surgen del comportamiento global y, se estima, pueden aportar a mejorar los procesos de búsquedas. En este documento se presenta un nuevo proyecto de investigación, donde se propone abordar algunas de las problemáticas relacionadas con las búsquedas en Internet. Para ello, se integrarán técnicas de recuperación de información y construcción de motores de búsqueda, junto con información proveniente de redes sociales, para brindar mayor eficiencia en la tarea de búsqueda, abarcando múltiples escenarios como: porciones específicas de la web, información científica y/o geográfica, búsquedas en dispositivos móviles, entre otras.Eje: Base de datos y Minería de datosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Avances en Sistemas y Computación

Libro intitulado Avances en Sistemas y ComputaciónEl pasado mes de mayo en el Centro Universitario UAEM Valle de México, se convocó a diversos autores a que nos enviaran sus trabajos de investigación. Como resultado se creo este volumen, en el que se presentan avances en las áreas de ciencias de la Computación y de Sistemas de Comunicación. Se recopilan trabajos sobre: Electrónica, Inteligencia Artíficial, Procesamiento Digital de Imágenes, Minería de Datos, entre otras. El desarrollo e investigación tecnológica es primordial para el avance de una institución de educación superior, pues impulsa a estar actualizados y que los estudiantes tengan oportunidad de realizar investigación con el apoyo de expertos. El presente volumen es un ejemplo de un medio que busca concentrar los resultados de investigación, para hacerlos disponibles a la comunidad de expertos en el campo de las ciencias de la computación. La recopilación de los trabajos se realizó con apertura a las instituciones y grupos de investigación interesados en exponer su trabajo y así participar en el avance de la tecnología. Esta recopilación se presenta para dar espacio de divulgación a resultados de investigación que se relizan en diversas instituciones. Se buscó seleccionarlos para que cumplieran con requerimentos de calidad y profundidad que aportaran en sus distantas áreas. Se seleccionaron trabajos que tratan temas que son de interes actual. Como objetivo se planteó que todos los artículos dieran resultados o propuestas originales. Que den al lector un paranorama amplio y claro sobre los temas. Los compiladores de la obra somos miembros del cuerpo académico de "Inteligencia Computacional" que integra profesores-investigadores que estamos interesados en la divulgación y desarrollo del campo de las ciencias de la computación, y que con esta obra esperamos aportar en su desarrollo

Inducción de medidas de similitud utilizadas en tareas de procesamiento de lenguaje natural, mediante regresión simbólica

El procesamiento de lenguaje natural es un conjunto de tareas capaces de procesar el lenguaje oral y escrito mediante técnicas y métodos computacionales que permitan la manipulación de lenguajes naturales. Algunas de las tareas creadas para el procesamiento de lenguaje natural son: Recuperación de información, Detección de plagio, Desambiguación del sentido de las palabras, Generación automática de resúmenes, Detección de nombres de medicamentos confusos, Detección de palabras clave, Clasificación de tópicos, Clasificación de documentos, entre otras. A pesar de que el objetivo de las tareas del procesamiento de lenguaje natural es especifico para cada una de ellas, estas tareas comparten algunas características en común. Las características que comparten la mayoría de las tareas de procesamiento de lenguaje natural son: 1) Precisan una forma de representación de la información, 2) Requieren una función de similitud, 3) Necesitan un paradigma de evaluación. Estos tres elementos son de gran importancia al momento de desarrollar una aplicación de procesamiento de lenguaje natural, pero el elemento que más impacto tienen en su desarrollo es la función de similitud que se utiliza. Existe una gran cantidad de funciones de similitud que pueden ser aplicadas al procesamiento de lenguaje natural, y aunque estas funciones han demostrado generar buenos resultados, aún no existe una “mejor” función de similitud que genere resultados competitivos para todas las tareas de procesamiento de lenguaje. Existen investigaciones que tratan de resolver el problema de la “mejor” función de similitud, pero centrándose en generar una función de similitud especifica a cada aplicación de procesamiento de lenguaje natural. Una de las maneras de crear funciones de similitud especificas es a través de la inducción de los valores generados por funciones de similitud conocidas. A este proceso se le conoce como inducción de funciones de similitud. Existen diversos métodos de inducción, entre ellos análisis de regresión (técnica estadística), algoritmos genéticos, redes neuronales, regresión simbólica (técnicas computacionales), entre otras. Es esta tesis se propuso la aplicación de un método de inducción de funciones de similitud a través de regresión simbólica. El método propuesto genera funciones de similitud a través de la combinación inducida de valores de similitud generados por funciones conocidas. El método propuesto fue probado en dos tareas del procesamiento de lenguaje natural: detección de nombres de medicamentos confusos y desambiguación del sentido de las palabras. Los resultados del método propuesto aplicado a ambas tareas del procesamiento de lenguaje natural mencionadas generan buenas funciones de similitud, y los resultados al 7 evaluar las tareas con sus respectivos paradigmas de evaluación, muestran resultados superiores a otros métodos del estado del arte de dichas tareas. Los resultados finales de la evaluación de las tareas de procesamiento de lenguaje natural utilizando la función de similitud inducida por el método propuesto general resultados superiores a otros trabajos, por lo cual se comprueba la eficacia del método propuesto. El método propuesto está diseñado de tal forma que puede ser utilizado por diversas tareas del procesamiento de lenguaje natural, siempre y cuando estas cumplan con los tres componentes antes mencionados (una forma de representación de la información, función de similitud y paradigma de evaluación). En esta tesis se demuestra la aplicación del método a la detección de nombres de medicamentos confusos y desambiguación del sentido de las palabras, y se deja abierta la futura aplicación del método a otras tareas del procesamiento de lenguaje natural

Knowledge Enhanced Searching on the Web

The move towards a Semantic Web has been in progress for many years and more recently there have been applications that make use of semantic web technology. One of the features that made the Web so easy to use is the ability to search web pages in a matter of seconds through the use of search engines. Now that the use of OWL and RDF as a knowledge representation format is increasing, the possibility appears to improve the quality of searching by using the semantic web to enhance the ‘ordinary’ Web. This paper outlines an architecture for using distributed knowledge bases to assist and improve searching on the web