Categorización automática de respuestas aplicando algoritmos de clasificación supervisada al análisis de las contestaciones de estudiantes a una serie de preguntas tipo test

Durante los últimos años se ha evidenciado el creciente interés por el aprendizaje automático para la clasificación y categorización de documentos, textos, preguntas. Esto permite automatizar procesos que si se hicieran con la intervención del ser humano podrían tener un alto costo en tiempo, y abre las puertas para su implementación con sistemas incluyentes para estudiantes con discapacidades físicas. En este artículo se describe un trabajo de investigación que utiliza técnicas de minería de datos para obtener clasificadores que permitan identificar automáticamente las respuestas correctas expresadas por los estudiantes y éstas son asociadas a una pregunta con distintas opciones que son parte del proceso de evaluación de los conocimientos adquiridos de los estudiantes durante su proceso formativo. Atendiendo a estas consideraciones se utilizó un corpus con preguntas de diferentes categorías, donde cada pregunta tenía múltiples opciones factibles para ser seleccionadas; sin embargo a cada pregunta le pertenecía una sola respuesta correcta. Se transcribió las respuestas dadas por los estudiantes de la Modalidad Abierta y a Distancia de la Universidad Técnica Particular de Loja teniendo un total de 12960 transcripciones de las respuestas verbales que se obtuvieron de los estudiantes en español. Los resultados obtenidos mediante diferentes algoritmos de clasificación son presentados, analizados y comparados

Estado del arte del aprendizaje automático relacionado con la lógica difusa

La Inteligencia Artificial de relevante importancia actual, usa las teorías del Aprendizaje Automático y la Lógica Difusa. El aprendizaje Automático propone algoritmos para que las máquinas aprendan. La Lógica Difusa es una lógica polivalente que trata la incertidumbre. Ambas disciplinas han experimentado sendos desarrollos y existen ya tecnologías en la industria basadas en estos temas. El objetivo del presente estudio consistió en establecer el estado del arte de los algoritmos del Aprendizaje Automático relacionados con las propuestas difusas, haciendo un estudio bibliométrico de las investigaciones publicadas en las bases de datos bibliográficas y aplicando la metodología Revisión Sistemática. Como resultados se obtuvo datos que luego de analizarlos se concluye que hay preferencia por el uso de los algoritmos basados en Redes Neuronales, Redes Bayesianas, Arboles de decisión, algoritmos de clasificación, en ese orden y por el lado de la Lógica Difusa de prefiere usar las propuestas de los Conjuntos Difusos, funciones de membresía, Inferencia de Mandani, Inferencia de Sugeno también en ese orden. Los algoritmos de Redes Bayesianas son los que mas usan propuestas difusas, le sigue la Redes Neuronales y en menor proporción los algoritmos de Clasificación. Se recomienda volver a aplicar esta propuesta en un tiempo futuro para determinar el incremento en el uso de estas teorías. También se recomienda hacer un tratamiento axiomático formal de estos algoritmos para lograr herramientas software que automaticen su uso.Trabado de investigacio

Categorización automática de tweets sobre el tema político electoral aplicando algoritmos de clasificación supervisada

Actualmente el incremento del uso de redes sociales para compartir contenidos y opiniones de diferentes índoles permite tener un gran volumen de información. Twitter, es una de las redes sociales más utilizadas por su fácil acceso y manejo. Los usuarios de esta red se convierten no solamente en actores pasivos de recepción y consumo de información, sino también en generadores de contenidos. El análisis de tweets requiere de un proceso sistemático para su recolección, transformación y clasificación, es por ello que en esta tesis de master se describe un trabajo de investigación que aplica técnicas de minería de datos para la obtención de clasificadores que permitan identificar automáticamente la categoría (Positiva, Negativa, Neutral) de la opinión pública manifestada en Twitter correspondientes a temas políticos. Atendiendo a estas consideraciones se utilizó un total de 745 tweets recolectados en español de las principales cuentas de medios de comunicación, personajes políticos y organizaciones políticas. Estos tweets fueron preprocesados, transformados y los resultados obtenidos de la aplicación de los algoritmos de clasificación son presentados, analizados y comparados

Discursos sobre Santiago de Compostela y el/los Camino(s) de Santiago en la novela española actual (2010) a través de técnicas analíticas digitales: posibilidades y valor del conocimiento generado

La tesis tiene como objetivo identificar los discursos sobre Compostela y el Camino de Santiago elaborados en la novela española contemporánea de 2010 sobre esta temática, una fecha que coincide con la celebración del Año Jubilar que es también el último de un ciclo iniciado en 1993 y que, en términos de productos culturales catalogados entre 2008 y 2014, se diagnostica como el año en que se publican más textos de ficción. Debido a la cantidad de obras y a su volumen se emplean herramientas informáticas para la selección de un corpus representativo y significativo basada en criterios cuantitativos-cualitativos y para el análisis de sus contenidos mediante la detección de patrones léxico-semánticos con la extracción de palabras clave. Además de la sistematización de las temáticas textuales con las palabras clave se busca definir y ponderar los parámetros culturales asociados a la ciudad y al camino. Esta forma de trabajo pretende dialogar con lecturas previas sobre muestras pequeñas de novelas y bajo enfoques cualitativos en el proyecto-marco de la investigación, refutar/confirmar hipótesis derivadas de ellos y explorar nuevas formas de análisis que desarrollan un proceso analítico replicable, tienen mayor envergadura y encuentran relaciones indetectables a lectura humana