Los modelos verbales en lenguaje natural y su utilización en la elaboración de esquemas conceptuales para el desarrollo de software: una revisión crítica

Software development begins with a series of interviews to potential users with the purpose of determining the software requirements; as a result of the interviews yield verbal models in natural language. Based on the verbal models, conceptual frameworks can be designed. These are diagrams that allow graphic data and functions related to the problem to develop software. This article covers worldwide work carried out in this field, with an analysis of the possible research topics based on the unsolved problems.El desarrollo de software inicia con una serie de entrevistas realizadas a los usuarios potenciales con el fin de determinar los requisitos del software; como resultado de las entrevistas se obtienen modelos verbales en lenguaje natural. A partir de los modelos verbales es posible construir esquemas conceptuales, que son diagramas que permiten representar gráficamente los datos y funciones asociados con el problema para realizar el desarrollo del software. En este artículo se compendian los trabajos que en esta materia se han adelantado a nivel mundial, realizando un análisis de los posibles tópicos de investigación a partir de los problemas no resueltos

Document qualification system based on its completeness

Trabajo de Fin de Máster en Ingeniería Informática, Facultad de Informática UCM, Departamento de Ingeniería de Software e Inteligencia Artificial, Curso 2019/2020Debido a la constante creación de documentación en la industria, aparece la necesidad de aplicar las revisiones correspondientes para evaluar el contenido de la documentación generada. Esta labor implica un enorme esfuerzo temporal, económico y humano. Por lo tanto, es de especial interés implementar un sistema que automatice este proceso, liberando así a los profesionales de esta carga de trabajo. Por esta razón, en este trabajo se propone un sistema que tiene la capacidad de analizar el contenido de distintos documentos y de realizar estas revisiones de forma automática. El sistema propuesto, para que sea adaptable y escalable, se ha implementado de forma que puede adaptarse a distintos dominios. Su funcionamiento no se ajusta a un único tipo de documentos. El sistema propuesto se implementa utilizando distintas técnicas de procesamiento de lenguaje natural, de extracción de información y de aprendizaje automático. En este documento se describe tanto el funcionamiento de estas técnicas como su presencia y relevancia en la industria. Este trabajo está relacionado con un proyecto de colaboración con la empresa ECIX Group, que plantearon esta necesidad y han proporcionado todos los recursos necesarios.Due to the constant creation of documentation in the industry, there is a need to apply the corresponding revisions to evaluate the content of the documentation generated. This work implies an enormous temporary, economic, and human effort. Therefore, it is important to implement a system that automatatizes this process, thus freeing professionals from carrying out this task. For this reason, in this project we propose a system that has the ability to analyze the content of different documents, and to realize these reviews automatically. The proposed system, to be adaptable and scalable, has been implemented so that it can be adapted to different domains. Its operation does not conform to a single type of documents. The proposed system is implemented by using different Natural Language Processing, Information Extraction, and Machine Learning techniques. This document describes how these techniques work, its presence in the industry, and its relevance. This work is related to a collaboration project with the company ECIX Group, which raised this need, and has provided all the necessary resources.Depto. de Ingeniería de Software e Inteligencia Artificial (ISIA)Fac. de InformáticaTRUEunpu

Detección automática de texto engañoso mediante un modelo de espacio semántico continuo.

Este libro presenta un nuevo método para identificar el engaño en los textos mediante técnicas del procesamiento del lenguaje natural y algoritmos de aprendizaje automático. El proceso general que sigue el enfoque propuesto es el siguiente: mediante herramientas del procesamiento del lenguaje natural, los textos se convierten a un espacio vectorial, es decir, se generan vectores de características; después son aplicados diversos métodos de selección de atributos para discriminar aquellas características poco relevantes; por último, los vectores resultantes se envían a un algoritmo de clasificación supervisada que identifique si son engañosos o veraces.Una línea de estudio particular dentro de la inteligencia artificial es el procesamiento del lenguaje natural, el cual tiene como objetivo facilitar la comunicación entre la computadora y el lenguaje humano.Universidad Autónoma del Estado de Méxic

Los modelos verbales en lenguaje natural y su utilización en la elaboración de esquemas conceptuales para el desarrollo de software: una revisión crítica

El desarrollo de software inicia con una serie de entrevistas realizadas a los usuarios potenciales con el fin de determinar los requisitos del software; como resultado de las entrevistas se obtienen modelos verbales en lenguaje natural. A partir de los modelos verbales es posible construir esquemas conceptuales, que son diagramas que permiten representar gráficamente los datos y funciones asociados con el problema para realizar el desarrollo del software. En este artículo se compendian los trabajos que en esta materia se han adelantado a nivel mundial, realizando un análisis de los posibles tópicos de investigación a partir de los problemas no resueltos

Análisis de los comentarios en español de usuarios de Facebook para la clasificación de publicaciones utilizando técnicas inteligentes

Actualmente, la interacción de las personas mediante redes sociales está crecimiento exponencialmente. Motivo por el cual se optó elegir una de ellas, como nuestra fuente de información, y a partir de la misma poder captar las espontáneas manifestaciones de sentimientos por parte de los usuarios. Los datos en cuestión fueron transformados, utilizando diversas técnicas de Procesamiento del Lenguaje Natural. Posteriormente se realizó el entrenamiento de algoritmos de Machine Learning, con el fin de ser utilizado para el Análisis de Sentimiento, llevando a cabo un estudio comparativo respecto de la performance de los mismos.Facultad de Informátic

Análisis de los comentarios en español de usuarios de Facebook para la clasificación de publicaciones utilizando técnicas inteligentes

Actualmente, la interacción de las personas mediante redes sociales está crecimiento exponencialmente. Motivo por el cual se optó elegir una de ellas, como nuestra fuente de información, y a partir de la misma poder captar las espontáneas manifestaciones de sentimientos por parte de los usuarios. Los datos en cuestión fueron transformados, utilizando diversas técnicas de Procesamiento del Lenguaje Natural. Posteriormente se realizó el entrenamiento de algoritmos de Machine Learning, con el fin de ser utilizado para el Análisis de Sentimiento, llevando a cabo un estudio comparativo respecto de la performance de los mismos.Facultad de Informátic

Algoritmos de aprendizaje automático no supervisado para la extracción de palabras clave en trabajos de investigación de pregrado

La información que administra la Universidad Nacional del Altiplano de Puno, en los últimos años se ha visto incrementada sobre todo trabajos de investigación realizados por estudiantes y egresados de pregrado, para los que se usan técnicas empíricas para la selección de palabras clave, existiendo a la fecha métodos técnicos que ayuden en este proceso, en tanto el uso de tecnologías de información y comunicación han tomado relevancia e importancia en la administración y seguimiento de trabajos de investigación como la Plataforma de Investigación Integrada a la Labor Académica con Responsabilidad (PILAR), donde registra información de los proyectos de investigación como (Título, Resumen, Palabras Clave), en sus diferentes modalidades. En el presente trabajo de investigación se ha analizado 7430 registros de proyectos de investigación, a los cuales se realizaron predicciones con cada uno de los 09 modelos de aprendizaje automático no supervisado implementados. Los resultados nos muestran que el modelo TF-IDF, es el más eficiente en tiempo y en precisión de extracción de palabras clave, obteniendo un 72 % de precisión y en un tiempo de extracción entre [0.4786 ,SD 0.0501], por cada documento procesado por este modelo.Tesi

Detección de emociones en textos y su aplicación a la categorización de obras y autores

Trabajo fin de máster en Ingeniería Informática y Telecomunicacione