Aplicación del modelo Léxico-Sintáctico para detectar la polaridad de opiniones sobre profesores

En el presente trabajo se muestran los resultados obtenidos de la aplicación del modelo léxico sintáctico a las opiniones dadas por estudiantes de la Facultad de Ciencias de la Computación de la Benemérita Universidad Autónoma de Puebla, acerca de los profesores que impartieron cursos en verano del 2015. Se confeccionó un corpus categorizado con las opiniones obtenidas de una encuesta aplicada. El corpus obtenido permitió la confección de un modelo de clasificación que permite detectar la polaridad de opinión (positiva, negativa o neutra). Los resultados obtenidos desarrollando el modelo con el 80% de las opiniones y probando con el 20% ofrecieron una precisión del 65%.Palabra(s) Clave(s): análisis de sentimientos, minería de opinión, modelo léxico sintáctico, proceso enseñanza-aprendizaje

Una nueva estrategia heurística para el problema de Bin Packing

ResumenEl problema de Bin Packing (BPP) es NP-duro, por lo que un método exacto para resolver instancias del BPP requiere un gran número de variables y demasiado tiempo de ejecución. En este trabajo se propone una nueva estrategia heurística para resolver instancias del BPP en donde se garantiza la solución óptima. La estrategia propuesta incluye el uso de un nuevo modelo exacto basado en arcos de flujo. En el modelo propuesto, el número de variables se redujo asignando objetos en contenedores. Adicionalmente se incluye una heurística que mediante el preprocesado de la instancia permite reducir su tamaño y con ello el espacio de búsqueda del algoritmo de solución. Para validar el enfoque propuesto, se realizaron experimentos usando los conjuntos de prueba hard28, 53nirup, bin1data, uniform, triplets y subconjuntos de otras instancias, todos ellos conocidos en el estado del arte. Los resultados muestran que empleando nuestro enfoque es posible encontrar la solución óptima de todas las instancias de prueba. Además, el tiempo de ejecución se redujo en relación con lo reportado por el modelo basado en arcos de flujo. Las reducciones de tiempo fueron de 19.7 y 43% para los conjuntos 53nirup y hard28, respectivamente.AbstractThe Bin Packing problem (BPP) is NP-hard, the use of exact methods for solving BPP instances require a high number of variables and therefore a high computational cost. In this paper a new heuristic strategy for solving the BPP instances, which guarantees obtain optimal solutions, is proposed. The proposed strategy includes the use of a new model based on flow arcs. In the proposed model, the number of variables was reduced by previous allocation of objects in bins. Additionally, our approach includes a heuristic that allows reducing the instance size and thereby the solution algorithm search space. To validate the proposed approach, experiments were performed using the test sets hard28, 53nirup, bin1data and falkenauer, all of them well known in the state of the art. The results show that it using our approach is possible to find the optimal solution for all test set. Also, the execution time was reduced in regard the reported time obtained by using the flow arc model. Time reductions were up to 19.7 and 43% for 53nirup and hard28 test set, respectively

Decision support system for seismic risks

This paper focuses on prediction and prevention of seismic risk through a system for decision making. Data Warehousing and OLAP operations are applied, together with, data mining tools like association rules, decision trees and clustering to predict aspects such as location, time of year and/or earthquake magnitude, among others. The results of the data mining and data warehouse application help to confirm uncertainty about problems behavior in decision making, related to the prevention of seismic hazardsPresentado en el VIII Workshop Bases de Datos y Minería de Datos (WBDDM)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Evaluating n-gram Models for a Bilingual Word Sense Disambiguation Task

Abstract. The problem of Word Sense Disambiguation (WSD) is about selecting the correct sense of an ambiguous word in a given context. However, even if the problem of WSD is difficult, when we consider its bilingual version, this problem becomes much more complex. In this case, it is necessary not only to find the correct translation, but such translation must consider the contextual senses of the original sentence (in the source language), in order to find the correct sense (in the target language) of the source word. In this paper we present a probabilistic model for bilingual WSD based on n-grams (2-grams, 3-grams, 5-grams and k-grams, for a sentence S of a length k). The aim is to analyze the behavior of the system with different representations of a given sentence containing an ambiguous word. We use a Naïve Bayes classifier for determining the probability of the target sense (in the target language) given a sentence which contains an ambiguous word (in the source language). For this purpose, we use a bilingual statistical dictionary, which is calculated with Giza++ by using the EUROPARL parallel corpus. On the average, the representation model based on 5-grams with mutual information demonstrated the best performance

Suitability assessment for electricity generation through renewable sources: towards sustainable energy production

Power generation through renewable sources is an effective alternative to mitigate climate change as its environmental impact is lower compared to fossil fuels. However, socio-economic problems are constant in sites where power plants are installed, especially in developing countries. In this paper, an innovative methodology was developed to assess the suitability of electricity generation through solar, wind, and biomass energy. Unlike most studies found in scientific literature, this work considers social, environmental, and economic aspects as key to determine the suitability of energy projects. First, we carried out a comprehensive analysis on social acceptance and resilience towards renewable energy and the conditions for communities to benefit from these projects; then, we analyzed the availability and capacity of renewable energy sources in Mexico, as a case study. Next,  a set of indicators related to the three pillars of sustainability was developed to assess the conditions of each place with the best renewable resources in the country. The life cycle and capacity factor of each technology were also considered. Lastly, a mathematical model was developed to determine the most suitable locations and technologies for power generation. The results show a trend towards the states of northern Mexico, especially those bordering the United States, as the most viable for electricity generation. The most appropriate technology is wind energy. Finally, Oaxaca, the state with the best wind resources and current leader in wind power generation in Mexico is, by contrast, the least viable state for wind generation, as has been later confirmed by scientific evidence, as wind facilities are associated with severe socio-cultural and economic damage in host communities in this state.La generación eléctrica mediante fuentes renovables es una alternativa eficaz para mitigar el cambio climático, pues su impacto ambiental es menor en comparación al de los combustibles fósiles. Sin embargo, hay problemas socioeconómicos constantes en los lugares donde se instalan las centrales eléctricas, especialmente en los países en desarrollo. En este trabajo, se desarrolló una metodología innovadora para evaluar la idoneidad de la generación de electricidad a través de energía solar, eólica y biomasa. A diferencia de la mayoría de los estudios encontrados en la literatura científica, este trabajo considera los aspectos sociales, ambientales y económicos como claves para determinar la idoneidad de los proyectos energéticos. Primero, se llevó a cabo un análisis sobre la aceptación social y la resiliencia hacia las energías renovables y las condiciones para que las comunidades se beneficien de estos proyectos, después, analizamos la disponibilidad y capacidad de las fuentes de energía renovable en México, como caso de estudio. A continuación, se desarrolló un conjunto de indicadores relacionados con los tres pilares de la sustentabilidad, para evaluar las condiciones de cada lugar con los mejores recursos renovables del país. También se consideró el ciclo de vida y el factor de capacidad de cada tecnología. Por último, se desarrolló un modelo matemático para conocer los lugares y tecnologías más adecuados para la generación eléctrica. Los resultados muestran una tendencia hacia los estados del norte de México, especialmente los limítrofes con Estados Unidos, a ser los más viables para la generación eléctrica. La tecnología más adecuada es la energía eólica. Finalmente, los hallazgos también indican que Oaxaca, el estado con los mejores recursos eólicos y líder en generación mediante esta tecnología en México, es el estado menos viable para la generación eólica, como fue confirmado con evidencia científica, ya que las instalaciones eólicas están asociadas con daños culturales y económicos en las comunidades receptoras en este estado