Matrix proof method in annotated paraconsistent logic

The matrix connection method (MCM) is an alternative procedure for theorem proving than the usual resolution technique. We already have used the MCM for finding models in a real-time knowledge-based system generator. In this paper, we adapt the MCM to the particular case of sorne annotated propositional paraconsistent logics. Further developments related to these ideas are also outlined.Eje: 2do. Workshop sobre aspectos teóricos de la inteligencia artificialRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Matrix proof method in annotated paraconsistent logic

The matrix connection method (MCM) is an alternative procedure for theorem proving than the usual resolution technique. We already have used the MCM for finding models in a real-time knowledge-based system generator. In this paper, we adapt the MCM to the particular case of sorne annotated propositional paraconsistent logics. Further developments related to these ideas are also outlined.Eje: 2do. Workshop sobre aspectos teóricos de la inteligencia artificialRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Comparison of Clustering Algorithms for the Identification of Topics on Twitter

Topic Identification in Social Networks has become an important task when dealing with event detection, particularly when global communities are affected. In order to attack this problem, text processing techniques and machine learning algorithms have been extensively used. In this paper we compare four clustering algorithms – k-means, k-medoids, DBSCAN and NMF (Non-negative Matrix Factorization) – in order to detect topics related to textual messages obtained from Twitter. The algorithms were applied to a database initially composed by tweets having hashtags related to the recent Nepal earthquake as initial context. Obtained results suggest that the NMF clustering algorithm presents superior results, providing simpler clusters that are also easier to interpret. &nbsp

Uma experiência de utilização da análise semântica latente para o tratamento de documentos

Este artigo relata experimentos realizados para a realização automática de tarefas em Recuperação de Informações: recuperação e agrupamento de documentos. Nesta abordagem é empregada a Análise Semântica Latente (Latent Semantic Analysis - LSA), que emprega um método para a extração e representação da semântica contextual das palavras por meio de computações estatísticas aplicadas em uma coleção de documentos. A técnica LSA tenta explorar as relações semânticas “latentes” ou “implícitas” no texto, que são dadas pelas relações entre os termos, ao invés de considerar a semântica das palavras isoladas. Uma forma corrente de aplicar a LSA utiliza a técnica de decomposição em valores singulares (Singular Value Decomposition - SVD), como forma de redução da dimensionalidade do espaço de termos. A técnica empregada e sua aplicação á tarefas de recuperação e agrupamento são descritas por meio de sua aplicação a base de documentos padrão TREC, e os resultados obtidos são detalhados.In this paper we present experiments for the automatic execution of some important Information Retrieval tasks: the retrieval and the clustering of documents. In our proposal we employ Latent Semantic Analysis (LSA), which is a method for extracting and representing the contextual-usage meaning of words by statistical computations applied to a large corpus of text. The LSA technique tries to explore the “latent” or “implicit” semantics in the text, given by global relations among the terms, rather than use the semantics of the isolated words. One possible way to obtain LSA is the use of the Singular Value Decomposition (SVD) technique, in order to reduce the dimensionality of the working space. The technique is described over some representative applications in the standard TREC document-base, and the obtained results are presented.Eje: Teoría (TEOR)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Uma experiência de utilização da análise semântica latente para o tratamento de documentos

Este artigo relata experimentos realizados para a realização automática de tarefas em Recuperação de Informações: recuperação e agrupamento de documentos. Nesta abordagem é empregada a Análise Semântica Latente (Latent Semantic Analysis - LSA), que emprega um método para a extração e representação da semântica contextual das palavras por meio de computações estatísticas aplicadas em uma coleção de documentos. A técnica LSA tenta explorar as relações semânticas “latentes” ou “implícitas” no texto, que são dadas pelas relações entre os termos, ao invés de considerar a semântica das palavras isoladas. Uma forma corrente de aplicar a LSA utiliza a técnica de decomposição em valores singulares (Singular Value Decomposition - SVD), como forma de redução da dimensionalidade do espaço de termos. A técnica empregada e sua aplicação á tarefas de recuperação e agrupamento são descritas por meio de sua aplicação a base de documentos padrão TREC, e os resultados obtidos são detalhados.In this paper we present experiments for the automatic execution of some important Information Retrieval tasks: the retrieval and the clustering of documents. In our proposal we employ Latent Semantic Analysis (LSA), which is a method for extracting and representing the contextual-usage meaning of words by statistical computations applied to a large corpus of text. The LSA technique tries to explore the “latent” or “implicit” semantics in the text, given by global relations among the terms, rather than use the semantics of the isolated words. One possible way to obtain LSA is the use of the Singular Value Decomposition (SVD) technique, in order to reduce the dimensionality of the working space. The technique is described over some representative applications in the standard TREC document-base, and the obtained results are presented.Eje: Teoría (TEOR)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Busca de documentos distribuída com o sistema MOTHRA

Este artigo apresenta o resultado de teste com o sistema MOTHRA, um sistema multiagente que emprega a tecnologia de agentes móveis para a busca de documentos na Web. Neste ambiente, características específicas impossibilitam a aplicação direta de técnicas de full text retrieval, sendo necessárias abordagens que possibilitem contornar este problema ou partir para novas soluções. Os testes no sistema MOTHRA apresentados abordam questões de desempenho e de qualidade dos documentos retornados frente á consulta original do usuário.This article presents the test results of the MOTHRA system, a multi-agent system which employs mobile agents for the retrieval of documents over the Web. Specific features of Web documents void the use of standard full text retrieval techniques, so specific approaches are required to solve this problem. The test results presented here are about the MOTHRA system performace and document relevance over the user query.Eje: Sistemas inteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Busca de documentos distribuída com o sistema MOTHRA

Este artigo apresenta o resultado de teste com o sistema MOTHRA, um sistema multiagente que emprega a tecnologia de agentes móveis para a busca de documentos na Web. Neste ambiente, características específicas impossibilitam a aplicação direta de técnicas de full text retrieval, sendo necessárias abordagens que possibilitem contornar este problema ou partir para novas soluções. Os testes no sistema MOTHRA apresentados abordam questões de desempenho e de qualidade dos documentos retornados frente á consulta original do usuário.This article presents the test results of the MOTHRA system, a multi-agent system which employs mobile agents for the retrieval of documents over the Web. Specific features of Web documents void the use of standard full text retrieval techniques, so specific approaches are required to solve this problem. The test results presented here are about the MOTHRA system performace and document relevance over the user query.Eje: Sistemas inteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

kNNSumm: um sumarizador automático de documentos utilizando aprendizado baseado em instâncias

Neste trabalho é apresentada a arquitetura do kNNSumm (k-NN Summarizer), um sumarizador automático de documentos que utiliza o aprendizado de máquina baseado em instâncias. Também são apresentados os resultados obtidos com sua aplicação em uma coleção de documentos em inglês, extraídos da base TIPSTER, que é amplamente utilizada na literatura da área. Além disso, apresenta-se por meio de um exemplo simples e didático o funcionamento detalhado do sumarizador, e de uma forma geral também a tarefa de sumarização quando tratada por uma abordagem de aprendizado de máquina.In this work is presented the architecture of kNNSumm (k-NN Summarizer), an automatic document summarizer based on a instance based machine learning approach. The results achieved by its use on a document collection of english documents extracted from the TIPSTER base which is widely used in the literature are presented also. Additionally, we present a simple and didactic example of the procedures used by the summarizer, and in a more general way the text summarization task with machine learning.Eje: V - Workshop de agentes y sistemas inteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

kNNSumm: um sumarizador automático de documentos utilizando aprendizado baseado em instâncias

Neste trabalho é apresentada a arquitetura do kNNSumm (k-NN Summarizer), um sumarizador automático de documentos que utiliza o aprendizado de máquina baseado em instâncias. Também são apresentados os resultados obtidos com sua aplicação em uma coleção de documentos em inglês, extraídos da base TIPSTER, que é amplamente utilizada na literatura da área. Além disso, apresenta-se por meio de um exemplo simples e didático o funcionamento detalhado do sumarizador, e de uma forma geral também a tarefa de sumarização quando tratada por uma abordagem de aprendizado de máquina.In this work is presented the architecture of kNNSumm (k-NN Summarizer), an automatic document summarizer based on a instance based machine learning approach. The results achieved by its use on a document collection of english documents extracted from the TIPSTER base which is widely used in the literature are presented also. Additionally, we present a simple and didactic example of the procedures used by the summarizer, and in a more general way the text summarization task with machine learning.Eje: V - Workshop de agentes y sistemas inteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Identificação de Temas em Redes Sociais por meio de técnicas de agrupamento

Os anos recentes foram marcados pelo surgimento de várias mídias sociais, do Orkut ao Facebook, incluindo Twitter, Youtube, Google+ e muitos outros: cada um oferece novos recursos para atrair mais usuários. Estas mídias sociais geram uma grande quantidade de dados que se processada corretamentepode ser utilizada para identificar tendâncias, padrões e mudanças. O objetivodeste trabalho é a descoberta de temas-chave em uma discussão de redessociais, caracterizada como grupos de termos relevantes restritos a um contexto, e o estudo de sua evolução ao longo do tempo. Para isso, utilizamosprocedimentos baseados em mineração de dados e processamento de texto. No início, as técnicas de processamento de texto são usadas para identificar os termos mais relevantes que aparecem nas mensagens de texto da rede social. Em seguida, esses termos são agrupados usando os algoritmos k-means e k-medoids clássicos, e também o recente algoritmo NMF (Non-negative Matrix Factorization). Finalmente, associamos os termos mais relevantes dos agrupamentos de documentos para caracterizar os principais temas das mensagens consideradas. A proposta foi avaliada na rede Twitter, usando conjuntos de dados de tweets de vários contextos iniciais. Os resultados mostram a viabilidade da proposta, a fim de identificar os tópicos relevantes desta rede social no contexto inicial fornecido