Combinación de clustering, selección de atributos y métodos ontológicos para la clasificación semántica de texto

Con el aumento exponencial en la cantidad de datos textuales disponibles en Internet desde fuentes diversas como redes sociales, blogs/foros, sitios web, correos electrónicos, bibliotecas en línea, etc., se ha hecho necesaria la utilización de la Inteligencia Artificial en plataformas digitales, como la aplicación de métodos de aprendizaje profundo y de reconocimiento de patrones, para que esta información pueda ser aprovechada por todo tipo de modelos de negocios, estudios de mercado, planes de marketing, campañas políticas o toma de decisiones estratégicas entre otros, con la finalidad de hacer frente a la competencia y dar respuesta de manera eficiente. El objetivo de esta tesis doctoral fue desarrollar un modelo que combina clustering, selección de atributos y métodos ontológicos para la clasificación semántica de texto, que permita estructurar una metodología aplicable en conjuntos de datos textuales y así mejorar la clasificación automática de texto. El modelo propuesto en esta tesis doctoral se realizó siguiendo los siguientes objetivos específicos: redactar el estado del arte relacionado con la temática estudiada; conformación de un conjunto de datos textuales lo suficientemente extenso para la aplicación de las diferentes técnicas de análisis de datos; desarrollo de una metodología para la clasificación semántica de datos textuales y evaluación de los resultados obtenidos. La metodología consistió de 9 etapas, las 5 primeras (preprocesamiento, clustering, se- lección de atributos, clasificación y test estadístico. Posteriormente 4 etapas adicionales correspondientes análisis ontológico (validación del clúster, análisis semántico, interpretación y representación de relaciones). Se pudo determinar que haciendo SToWVector junto con selección de atributos mediante el wrapper MOES (estrategia de búsqueda) y NaiveBayesMultinomial (evaluador) con ACC (métrica), se obtienen mejores resultados con el clasificador NaiveBayesMultinomial que con otros métodos de clasificación evaluados. Además el método de búsqueda ENORA ha sido utilizado y evaluado demostrando ser un método eficaz para la selección de atributos en datos textuales. De igual manera se pudo dar significado a los dos clústeres obtenidos, logrando identificar un concepto para cada clúster. Clúster 1: UE-G20-G77-MEC y clúster 2: Resto del mundo. Ello permitió establecer una relación directa entre los clústers.With the exponential increase in the amount of textual data available on the Internet from various sources such as: social networks, blogs/forums, websites, emails, online libraries, etc. It has made necessary the use of artificial intelligence in digital platforms, the application of parallel processing, deep learning and pattern recognition so that this information can be used by all kinds of models business, market research, marketing plans, political campaigns or making strategic decisions among others, in order to deal with competition and respond efficiently. This doctoral thesis is focused on developing a model that allows combine clustering, attribute selection and ontological methods for the semantic classification of text, which allows tructuring an applicable methodology in textual data sets to improve the automatic classification of text. The model proposed in this doctoral thesis is carried out following the following specific objectives: draft the status of the art related to the theme studied, conformation of a set of textual data extensive enough for the application of different data analysis techniques, development of a methodology for the semantic classification of textual data and evaluation of the results obtained. The methodology consisted of 9 stages, the first 5 (preprocessing, clustering, attribute selection, classification, and statistical test. Finally, 4 additional stages corresponding to ontological analysis (cluster validation, semantic analysis, interpretation, and relationship representation). Could determine that by doing SToWVector together with feature selection using the MOES wrapper (search strategy) and NaiveBayesMultinomial (evaluator) with ACC (metric), better results are obtained with the NaiveBayesMultinomial classifier than with other classification methods evaluated, in addition, the ENORA search method has been used and evaluated, proving to be an effective method for the selection of attributes in text data. In the same way, it was possible to give meaning to the two clusters obtained, managing to identify a concept for each cluster. Cluster 1: EU−G20−G77−MEC and cluster 2: Rest of the world. This allowed us to establish a direct relationship between the clusters

Uso de tecnologías y redes sociales en el Formativo Proceso de Educación Superior

Social networks and the uses of technologies for the training process have become indispensable tools in each of the educational scenarios of Higher Education. These resources together with what the web provides become new way of teaching and learning, in which learners become the protagonists of the teaching processes. The present work aimed to analyze the relevance of social networks and the uses of technologies in the educational function in each of the training scenarios in higher education. The importance of social networks was described, as well as the uses of new technologies, highlighting what is related to the strengthening of the new lists of the teacher and student, the interaction of students through each of the resources provided by the Web, and collaborative work, which has substantially favored learning. It was concluded that social networks plow tools that together with the new technologies plows welcomed by the students, constitute to support for the formation process, strengthening autonomy, cooperative work and knowledge management, converting new innovative spaces for new forms of teaching and learning. In addition to the great impact that the internet have and will in the development of new social networks in different contexts; and therefore, teachers cannot ignore them. In this sense, it should also be considered that teachers plow responsible for this change of attitude with respect to the new educational models where it there is the mission to it produces changes in the communicative environment before social uses of the network.Las redes sociales y los usos de las tecnologías para el proceso de capacitación se han convertido en herramientas indispensables en cada uno de los escenarios educativos de la Educación Superior. Estos recursos, junto con lo que ofrece la web, se convierten en una nueva forma de enseñanza y aprendizaje, en la que los alumnos se convierten en los protagonistas de los procesos de enseñanza. El presente trabajo tuvo como objetivo analizar la relevancia de las redes sociales y el usos de las tecnologías en la función educativa en cada uno de los escenarios de capacitación en educación más alta. Se describió la importancia de las redes sociales, así como los usos de las nuevas tecnologías, destacando lo relacionado con el fortalecimiento de las nuevas listas de docentes y estudiantes, la interacción de los estudiantes a través de cada uno de los recursos que brinda la Web, y la colaboración trabajo, que ha favorecido sustancialmente el aprendizaje. Se concluyó que las redes sociales utilizan herramientas que, junto con las nuevas tecnologías, son bienvenidas por los estudiantes y constituyen un apoyo para la formación. proceso, fortalecimiento de la autonomía, trabajo cooperativo y gestión del conocimiento, convirtiendo nuevos espacios innovadores para nuevas formas de enseñanza y aprendizaje. Además del gran impacto que Internet tiene y tendrá en el desarrollo de nuevas redes sociales en diferentes contextos; y por lo tanto, los maestros no pueden ignorarlos. En este sentido, también se debe considerar que los docentes son responsables de este cambio de La actitud con respecto a los nuevos modelos educativos en los que existe la misión produce cambios en el entorno comunicativo antes de los usos sociales de la red

LAS REDES SOCIALES Y SU IMPORTANCIA EN LA EDUCACIÓN SUPERIOR

El presente artículo tiene como objetivo valorar la relevancia de las redes sociales y su función educativa en los actuales escenarios formativos de la Educación Superior. E él se sostiene que las universidades, como instituciones claves en la sociedad de la información y del conocimiento, deben propiciar la generación de ambientes para la creatividad y la gestión del conocimiento. Las redes sociales son herramientas bien acogidas por los estudiantes, constituyen un apoyo para el proceso de enseñanza-aprendizaje, fortalecen la autonomía, el trabajo cooperativo, el intercambio y se convierten en espacios inclusivos e innovadores que favorecen nuevas formas de enseñar y aprender en la Educación Superior. Los docentes tienen el reto de ser permeables a los cambios que se producen en el entorno comunicativo y de los usos sociales de la red. La verdadera transformación se encuentra en la dinámica educativa que se desarrolla en el aula y, hoy cada vez más, fuera de ella. Por tanto, el uso activo y social de la red no puede ser ignorado en las planificaciones docentes. ABSTRACT The objective of this article is to assess the relevance of social networks and their educational function in the current educational scenarios of Higher Education. He argues that universities, as key institutions in the information and knowledge society, should foster the creation of environments for creativity and knowledge management. Social networks are tools that are well received by students, constitute a support for the teaching-learning process, strengthen autonomy, cooperative work, exchange and become inclusive and innovative spaces that favor new ways of teaching and learning in the Higher education. Teachers have the challenge of being permeable to the changes that occur in the communicative environment and the social uses of the network. The true transformation is found in the educational dynamic that develops in the classroom and, today more and more, outside of it. Therefore, the active and social use of the network can not be ignored in the teaching plans. KEY WORDS: Social networks, higher education, collaborative learning, students