Intelligent automatic generation of text summaries with Soft Computing techniques

This thesis develops two different strategies to build automatic summaries of texts using Soft Computing techniques. The first uses a Particle Swarm Optimization technique that, from the vectorial representation of the texts, constructs an extractive summary combining adequately several punctuation metrics. The second strategy is related to the study of causality inspired with the management of uncertainty by the Fuzzy Logic. Here, the analysis of the texts is carried out through the construction of a graph by means of which the most important causal relationships are obtained together with the temporal restrictions that affect their interpretation. Both strategies fundamentally imply the classification of the information and reduce the volume of the text considering the recipient of the summary constructed in each case.Es revisión de: http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/74098Tesis de Doctorado presentada por el autor el 18 de marzo de 2019 en la Universidad Nacional de La Plata para la obtención del título de Doctor en Ciencias Informáticas.Facultad de Informátic

Intelligent automatic generation of text summaries with Soft Computing techniques

This thesis develops two different strategies to build automatic summaries of texts using Soft Computing techniques. The first uses a Particle Swarm Optimization technique that, from the vectorial representation of the texts, constructs an extractive summary combining adequately several punctuation metrics. The second strategy is related to the study of causality inspired with the management of uncertainty by the Fuzzy Logic. Here, the analysis of the texts is carried out through the construction of a graph by means of which the most important causal relationships are obtained together with the temporal restrictions that affect their interpretation. Both strategies fundamentally imply the classification of the information and reduce the volume of the text considering the recipient of the summary constructed in each case.Es revisión de: http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/74098Tesis de Doctorado presentada por el autor el 18 de marzo de 2019 en la Universidad Nacional de La Plata para la obtención del título de Doctor en Ciencias Informáticas.Facultad de Informátic

Generación automática inteligente de resúmenes de textos con técnicas de soft computing

Hoy en día, Internet es el medio elegido para difundir información que luego se utiliza para resolver una amplia gama de problemas. Sin embargo, a medida que aumenta la cantidad de datos almacenados, su administración se hace más difícil y los usuarios comienzan a sufrir la llamada sobrecarga de información. Muchos son los sectores que, afectados por este fenómeno, no encuentran una solución al problema. El uso, la disponibilidad y el desarrollo de la tecnología en las últimas décadas han facilitado la recopilación de información y han permitido la generación de grandes depósitos de datos. En los últimos años, los repositorios de documentos de texto, como la Web, por ejemplo, han recibido más atención. Dado el crecimiento exponencial del volumen de información textual, se hizo imprescindible disponer de herramientas automáticas que, a partir de la información original, diferencien lo esencial de lo que no lo es. No toda la información tiene el mismo nivel de relevancia. No sólo en términos de contenido, sino también en términos de intereses. Obtener resúmenes de texto automáticamente puede constituir la solución a este problema, especialmente en aquellas áreas de la ciencia, como la medicina, en las que la investigación y la difusión de la información son fundamentales para su desarrollo. Esta tesis desarrolla dos estrategias diferentes para construir resúmenes automáticos de textos utilizando técnicas de Soft Computing. La primera utiliza una técnica de Optimización mediante Cúmulo de Partículas que, a partir de la representación vectorial de los textos, construye un resumen extractivo combinando adecuadamente varias métricas de puntuación. La segunda estrategia está relacionada con el estudio de la causalidad inspirado en el manejo de la incertidumbre por parte de la Lógica Borrosa o Difusa. Aquí, el análisis de los textos se realiza a través de la construcción de un grafo mediante el cual se obtienen las relaciones causales más importantes y las restricciones temporales que afectan a su interpretación. Ambas estrategias implican fundamentalmente la clasificación de la información y reducen el volumen del texto considerando al receptor del resumen construido en cada caso. El énfasis de esta tesis está puesto en la combinación de enfoques. Por un lado, se identifican los criterios que utiliza el usuario para seleccionar las partes relevantes de un documento. Por el otro, se construye un grafo a partir de patrones textuales útiles para la toma de decisiones. Para llevar a cabo los casos de estudio, se obtuvieron varios documentos médicos de Internet, un área para la cual se desarrolló una aplicación móvil que previene errores comunes en la administración de medicamentos dependientes del tiempo.Tesis en cotutela con la Universidad de Castilla-La Mancha (UCLM, España).Es revisado por: http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/74468Facultad de Informátic

Obtención de reglas de clasificación utilizando estrategias adaptativas

En la actualidad, la mayoría de los procesos cuentan con información histórica lo suficientemente grande como para que sea difícil procesarla en forma manual. La Minería de Datos, una de las etapas más importantes del proceso de Extracción de Conocimiento, cuenta con un conjunto de técnicas capaces de modelizar y resumir esos datos históricos, facilitando su comprensión y ayudando a la toma de decisiones en situaciones futuras. Esta tesina presenta una nueva técnica de Minería de Datos, llamada SOM+PSO, capaz de construir, a partir de la información disponible, un conjunto reducido de reglas de clasificación sencillas de cuya lectura se desprenden las relaciones más importantes entre las características registradas. También se detallan los resultados obtenidos y se los compara contra un método existente en la literatura, el cual fue seleccionado por considerarlo un referente en el tema.Facultad de Informátic

Obtención de reglas de clasificación utilizando estrategias adaptativas

En la actualidad, la mayoría de los procesos cuentan con información histórica lo suficientemente grande como para que sea difícil procesarla en forma manual. La Minería de Datos, una de las etapas más importantes del proceso de Extracción de Conocimiento, cuenta con un conjunto de técnicas capaces de modelizar y resumir esos datos históricos, facilitando su comprensión y ayudando a la toma de decisiones en situaciones futuras. Esta tesina presenta una nueva técnica de Minería de Datos, llamada SOM+PSO, capaz de construir, a partir de la información disponible, un conjunto reducido de reglas de clasificación sencillas de cuya lectura se desprenden las relaciones más importantes entre las características registradas. También se detallan los resultados obtenidos y se los compara contra un método existente en la literatura, el cual fue seleccionado por considerarlo un referente en el tema.Facultad de Informátic

Intelligent automatic generation of text summaries with Soft Computing techniques

This thesis develops two different strategies to build automatic summaries of texts using Soft Computing techniques. The first uses a Particle Swarm Optimization technique that, from the vectorial representation of the texts, constructs an extractive summary combining adequately several punctuation metrics. The second strategy is related to the study of causality inspired with the management of uncertainty by the Fuzzy Logic. Here, the analysis of the texts is carried out through the construction of a graph by means of which the most important causal relationships are obtained together with the temporal restrictions that affect their interpretation. Both strategies fundamentally imply the classification of the information and reduce the volume of the text considering the recipient of the summary constructed in each case.Es revisión de: http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/74098Tesis de Doctorado presentada por el autor el 18 de marzo de 2019 en la Universidad Nacional de La Plata para la obtención del título de Doctor en Ciencias Informáticas.Facultad de Informátic

Generación automática inteligente de resúmenes de textos con técnicas de <i>soft computing</i>

Esta tesis se ha desarrollado siguiendo las líneas de investigación que el Instituto de Investigacion en Informática LIDI (III-LIDI, Argentina) y el grupo de investigación Soft Managemement of Internet and Learning (SMILe, España) llevan a cabo de manera colaborativa. Contó con el apoyo externo de los profesores doctores Cristina Puente (Universidad Pontificia Comillas), Aurelio F. Bariviera (Universidad Rovira i Virgili) y Alejandro Sobrino (Universidad de Santiago de Compostela). Fue presentada por Augusto Villa Monte, en el marco de su doctorado en cotutela, como requisito para obtener el grado de doctor en Ciencias Informáticas por la Universidad Nacional de La Plata (UNLP, Argentina) y doctor en Tecnologías Informáticas Avanzadas por la Universidad de Castilla-La Mancha (UCLM, España).Tesis doctoral realizada en co-tutela entre la Universidad Nacional de La Plata y la Universidad de Castilla-La Mancha (España). Grado alcanzado: Doctor en Ciencias Informáticas. Directores de tesis: Laura Lanzarini (UNLP) y José Ángel Olivas Varela (UCLM). La tesis, presentada en el año 2019, obtuvo el Premio "Dr. Raúl Gallard" en el 2020.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Obtención de reglas de clasificación utilizando estrategias adaptativas

En la actualidad, la mayoría de los procesos cuentan con información histórica lo suficientemente grande como para que sea difícil procesarla en forma manual. La Minería de Datos, una de las etapas más importantes del proceso de Extracción de Conocimiento, cuenta con un conjunto de técnicas capaces de modelizar y resumir esos datos históricos, facilitando su comprensión y ayudando a la toma de decisiones en situaciones futuras. Esta tesina presenta una nueva técnica de Minería de Datos, llamada SOM+PSO, capaz de construir, a partir de la información disponible, un conjunto reducido de reglas de clasificación sencillas de cuya lectura se desprenden las relaciones más importantes entre las características registradas. También se detallan los resultados obtenidos y se los compara contra un método existente en la literatura, el cual fue seleccionado por considerarlo un referente en el tema.Facultad de Informátic

SOM+PSO : A novel method to obtain classification rules

Currently, most processes have a volume of historical information that makes its manual processing difficult. Data mining, one of the most significant stages in the Knowledge Discovery in Databases (KDD) process, has a set of techniques capable of modeling and summarizing these historical data, making it easier to understand them and helping the decision making process in future situations. This article presents a new data mining adaptive technique called SOM+PSO that can build, from the available information, a reduced set of simple classification rules from which the most significant relations between the features recorded can be derived. These rules operate both on numeric and nominal attributes, and they are built by combining a variation of a population metaheuristic and a competitive neural network. The method proposed was compared with the PART method and measured over 19 databases (mostly from the UCI repository), and satisfactory results were obtained.Facultad de Informátic

SOM+PSO : A novel method to obtain classification rules

Currently, most processes have a volume of historical information that makes its manual processing difficult. Data mining, one of the most significant stages in the Knowledge Discovery in Databases (KDD) process, has a set of techniques capable of modeling and summarizing these historical data, making it easier to understand them and helping the decision making process in future situations. This article presents a new data mining adaptive technique called SOM+PSO that can build, from the available information, a reduced set of simple classification rules from which the most significant relations between the features recorded can be derived. These rules operate both on numeric and nominal attributes, and they are built by combining a variation of a population metaheuristic and a competitive neural network. The method proposed was compared with the PART method and measured over 19 databases (mostly from the UCI repository), and satisfactory results were obtained.Facultad de Informátic