En este proyecto se busca utilizar técnicas de aprendizaje automático para analizar y procesar textos que pueden estar en formato estructurado como no estructurado. Se han desarrollado un conjunto de herramientas que pueden ser utilizadas en el área de computación lingüística para diversos fines, entre los que se encuentran construcción de material de entrenamiento, procesamiento de datos estructurados y detección de similitudes entre fragmentos de textos.
Los problemas que se abordan en este proyecto son, entre otros, reconocimiento de implicación de textos e identificación de paráfrasis.
En este artículo se presenta la línea de investigación en la que se encuentra el proyecto, y se describen tres herramientas desarrolladas en el mismo.Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Cardenas, Marina E.

Casco, Osvaldo

Castillo, Julio J.

Curti, Adrián

Hernández, Nicolás A.

Navarro, Martín

Velazco, Melisa

Servicio de Difusión de la Creación Intelectual

58  Desarrollo de Sistemas de Análisis de Texto Julio Castillo1, Marina Cardenas1, Adrián Curti1, Osvaldo Casco1 Martin Navarro1,  Nicolás  Hernandez1,  Melisa Velazco1 1 Laboratorio de Investigación de Software/Dpto. Ingeniería en Sistemas de Información/  Facultad Regional  Córdoba/  Universidad  Tecnológica Nacional {  jotacastillo, ing.marinacardenas}@gmail.com   Resumen En este proyecto se busca utilizar técnicas de aprendizaje automático para analizar y procesar textos que pueden estar en formato estructurado como no estructurado. Se han desarrollado un conjunto de herramientas que pueden ser utilizadas en el área de computación lingüística para diversos fines, entre los que se encuentran construcción de material de entrenamiento, procesamiento de datos estructurados y detección de similitudes entre fragmentos de textos. Los problemas que se abordan en este proyecto son, entre otros, reconocimiento  de implicación de textos e identificación de paráfrasis. En este artículo se presenta la línea de investigación en la que se encuentra el proyecto, y se describen tres herramientas desarrolladas enel mismo.  Palabras clave: análisis de texto, extracción de información, corpus.   Contexto  El presente proyecto denominado Análisis de Texto (ADT) es un proyecto homologado por la SCyT de la UTN, y se enmarca dentro del área de computación lingüística. El mismo es desarrollado en el Laboratorio de Investigación de Software LIS1 del Dpto. de Ingeniería en Sistemas de Información de la Universidad Tecnológica Nacional Facultad Regional Córdoba (UTN-FRC).  1  www.investigacion.frc.utn.edu.ar/mslabs/ A su vez, este proyecto se encuentra dentro del grupo de investigación denominado Grupo de  Inteligencia Artificial (o GIA) de la UTN-FRC. Este grupo nuclea proyectos de una línea de investigación relacionada al área de inteligencia artificial, redes neuronales artificiales, autómatas celulares, análisis y procesamiento de imágenes, minería de datos, y su aplicabilidad a la resolución de problemas de las ciencias naturales y de las ciencias sociales. El grupo se conforma por doctores, ingenieros, licenciados, becarios y pasantes. En el mismo se investigan temas de ciencia básica, como puede ser el estudio de los momentos de aprendizaje de redes neuronales artificiales y su relación con autómatas celulares, como así también, se estudian aspectos de ciencia aplicada, como la estimación del cálculo del riesgo de la vivienda urbana para la salud, que se aplica concretamente en el campo de ciencias sociales.  1. Introducción Mediante este proyecto se propone abordar el problema del análisis e interpretación de textos no estructurados, extracción de información [1] y minería de datos [2] basados en técnicas de aprendizaje por computadora [3][4][5], en especial las basadas en redes neuronales artificiales [6][7], máquinas kernel [8], y árboles de decisión entre otras [9]. Así, la línea de investigación de aprendizaje automático por computadora es otra de las líneas que intervienen y direccionan el proyecto de investigación. 59  En el marco de este proyecto se han desarrollado, y se están desarrollando actualmente, varios sistemas de análisis y procesamiento de texto, entre los que se destacan: - Software de Asistente de Creación de Corpus: es un software que permite construir material de entrenamiento para aplicaciones de minería de datos sobre texto no estructurado.  - Sistema de Mapeo de Datos: Software que permite manipular orígenes de datos estructurados y centralizarlos para un posterior análisis con técnicas de recuperación de información o de minería  de  datos.  - Sistema de detección de similitudes en archivos de código fuente: Es un sistema que  permite  analizar archivos de código fuente escritos en diferentes lenguajes de programación e informar el grado de similitud entre los mismos.  El Software de Asistente de Creación de Corpus (ACC) se desarrolla con el objetivo de facilitar la construcción de material de entrenamiento que se necesita en los algoritmos de aprendizaje supervisado. La calidad y el tamaño del conjunto de entrenamiento impactan directamente en la efectividad del algoritmo de clasificación. Adicionalmente, el programa permite acelerar el tiempo necesario para la confección del material de entrenamiento, como así también brinda trazabilidad respecto de los expertos humanos que contribuyeron a cada parte del corpus. Esto permite establecer métricas y calcular la confidencia del material de entrenamiento construido. Entre las aplicaciones que  podrían utilizar el material construido podemos señalar a traducción automática asistida por computador, creación de corpus  de paráfrasis,     creación     de     corpus     para implicación de textos, resumen automático, entre otras posibles aplicaciones. El otro sistema es denominado Sistema de Mapeo de Datos (SMD) y se desarrolla con el objetivo de realizar la  manipulación y procesamiento desde diferentes fuentes y orígenes de datos y almacenarlos en un repositorio común y centralizado med iante una base de datos en un motor SQL Server. De esta manera, es posible obtener datos estructurados desde diferentes orígenes y registrarlos en un nuevo repositorio normalizado que permite facilitar el proceso de análisis y búsqueda sobre textos. Un último sistema que se está desarrollando se denomina sistema de detección de similitudes en archivos de código fuente (SDS), y tiene como objetivo proporcionar métricas de similitud textual entre programas escritos en diversos lenguajes de programación. Estas métricas principalmente son realizadas a nivel léxico y sintáctico.  2. Líneas de Investigación, Desarrollo e  Innovación La línea de investigación en las que se enmarca el proyecto de análisis de texto es el área de inteligencia artificial, específicamente la sub-área de lingüística computacional en las que se desarrollan aproximaciones a las problemáticas de extracción de información, paráfrasis y minería de datos en textos. Algunas de las técnicas utilizadas son basadas en redes neuronales artificiales, y otras en árboles de decisión, entre otros algoritmos de aprendizaje supervisado utilizados. En este contexto, se han desarrollado varios productos software que abordan una de las principales problemáticas de  esta línea de investigación, que incluyen la construcción de corpus para diversas aplicaciones de análisis de texto, análisis, clasificación de información almacenada en formato estructurado para su posterior consulta   y  procesamiento,   y  software de 60  detección   de   similitudes  de fragmentos comunes en archivos detexto. La innovación se ve reflejada en los nuevos algoritmos que se elaboran para realizar el procesamiento de textos, muchos de ellos son utilizados en las herramientas desarrolladas, mientras que otros podrán ser utilizados posteriormente gracias al uso de los sistemas de análisis de texto expuestos en este artículo. Actualmente, se están desarrollando algoritmos de reconocimiento de paráfrasis que hacen uso del etiquetado de la información lingüística que se registra mediante el software de asistente de creación de corpus. En la siguiente sección se presentan los productos software desarrollados hasta el momento. 3. Resultados En esta sección se presenta una descripción de las herramientas realizadas explicando su motivación y resultados alcanzados hasta el momento.   3.1 Sistema de Mapeo de Datos:  Consiste de una aplicación de escritorio junto con una aplicación web, que permite manipular múltiples orígenes de datos estructurados, tales como archivos correspondientes a información contenida en diversos motores de bases de datos, y concentrarlos en un repositorio común (una base de datos sql-server), para poder aplicar posteriormente técnicas de análisis de  textos. Su construcción está motivada por la necesidad de procesar y  analizar información distribuida en repositorios de datos diferentes. Como ventaja destacamos la centralización de la información, y como desventaja observamos que este procedimiento debe realizarse en diferentes instantes de tiempo a los efectos  de mantener actualizada la información en el repositorio. La Figura 1 muestra la interfaz principal de la aplicación de mapeo de datos.  Figura 1. Pantalla de Mapeo de Datos   3.2 Asistente de Creación de Corpus:  Este software permite la  lectura  y edición de corpus en los formatos provistos por el NIST (National Institute of Standards and Technology)2 y por el CLEF (Cross Evaluation Language Forum)3. Al mismo tiempo, es posible realizar un etiquetado adicional sobre estos corpus agregando información lingüística. También permite trabajar con corpus multilingües, es decir con pares de texto en idiomas diferentes. También es posible realizar la clasificación de un conjunto de fenómenos de origen léxico, sintáctico, semánticos y morfológicos, mediante la selección de subcadenas entre las que se sostiene un determinado fenómeno lingüístico. Esto es especialmente útil en tareas como la implicación de textos o en la detección de paráfrasis. En la figura 2 puede observarse la interfaz principal de esta herramienta que permite realizar una construcción semiautomática de corpus para facilitar la tarea de los anotadores humanos.        2 www.nist.gov 3   http://www.clef-initiative.eu/ 61       Figura 2. Asistente de Creación de Corpus  3.3.Sistema de detección de similitudes:  Se está desarrollando una herramienta software con el propósito de medir similitudes entre archivos de código fuente entre diferentes lenguajes de programación. La misma consta de una interfaz gráfica que facilita la inspección de múltiples archivos, y ayuda a encontrar aquellos archivos con mayores similitudes. Por el momento las similitudes son evaluadas a nivel léxico-sintáctica. Este software hace uso de diferentes herramientas de detección de similitudes y las resume en porcentajes. A su vez permite la comparación exhaustiva entre un  conjunto de archivos y brinda un ranking de similitud que puede ser utilizado en la reutilización de códigos fuentes, y en la detección de uso de patrones en el código fuente, entre otras aplicaciones. Se prevé continuar ampliando y mejorando este sistema, migrándolo a un entorno web y reduciendo el tiempo de procesamiento de los archivos utilizando técnicas de paralelismo.  La Figura 3 muestra la interfaz principal del sistema de detección de similitudes en archivos de código fuente. Figura 3. Software de detección de similitud entre archivos fuente  4. Formación de Recursos Humanos El equipo de investigación y desarrollo de software, está formado por docentes investigadores de la Universidad Tecnológica Nacional, Facultad Regional Córdoba, que a continuación se detallan:  Actualmente el Dr. Julio Castillo está guiando a becarios de grado y de posgrado, como así también dirección  de prácticas profesionales  supervisadas y pasantías. Así mismo la Mg. Marina Cardenas está evaluando la posibilidad de desarrollar su tema de tesis de doctorado (en Ingeniería en Sistemas en la  Universidad Tecnológica Nacional- FRC) en la misma temática con una variación del enfoque desde el punto de vista de los sistemas de Generación del Lenguaje Natural (NLG). Adicionalmente, realiza la guía de becarios de grado y de posgrado. También participan alumnos que realizan su práctica supervisada como parte de los  requisitos  para  la obtención del grado de Ingeniero, haciendo aportes en el proyecto. Año tras año se capacita y forma a alumnos becarios que participan y aprenden desarrollando diversas tareas en el proyecto de investigación, lo que permite complementar su formación curricular desde el punto de vista científico.62  Referencias  [1]Judith K lavans y Philip Resnik. The Balancing Act. Combining Symbolic and Statistical Approaches to Language. MIT Press, 1996.  [2] C. Manning y H. Schutze. Foundations of Statistical Natural Language Processing. The MIT Press, Cambridge, MA, 1999.  [3] Castillo J. Sagan  in  TAC2009:  Using Support Vector Machines in Recognizing Textual Entailment and TE Search Pilot task. TAC, 2009.  [4] Castillo J., Cardenas M. Using Sentence Semantic Similarity Based on WordNet in Recognizing Textual Entailment. Iberamia 2010, LNCS, vol. 6433, pp. 366-375, 2010.  [5] Castillo J. Using Machine  Translation Systems to Expand a Corpus in Textual Entailment. Proceedings of the Icetal  2010,  LNCS,  vol.  6233, pp.97-102, 2010.  [6] FeldmanR. y Hirsh H.. Exploiting Background Information in Knowledge Discovery from Text. Journal of Intelligent Information Systems, 1996.  [7] Lewis, D.. Evaluating and optmizing autonomous text classification systems. In Proceedings of SIGIR-95, 18th ACM International Conference on Research and Development in Information Retrieval. Seattle, US, págs. 246-254, 1995.  [8] Castillo J. An approach to Recognizing Textual Entailment and TE Search Task using SVM. Procesamiento del Lenguaje  Natural  44,   139-145,   2010. 4, 2010.  [9]   M.   Craven    y    J.    Shavlik. Using     Neural     Networks      for      Data Mining. Future Generation Computer Systems, 13, págs. 211-229, 1997.  [10] Stefan Th. Y Anatol Stefanowitsch. Corpora in Cognitive Linguistics. Corpus- Based Approaches to Syntax and Lexis, Berlin: Mouton, pág. 117, 2006. 

Desarrollo de sistemas de análisis de texto

El Servicio de Difusión de la Creación Intelectual

58 
 
Desarrollo de Sistemas de Análisis de Texto 
Julio Castillo1, Marina Cardenas1, Adrián Curti1, Osvaldo Casco1 
Martin Navarro1,  Nicolás  Hernandez1,  Melisa Velazco1 
1 Laboratorio de Investigación de Software/Dpto. Ingeniería en Sistemas de 
Información/  Facultad Regional  Córdoba/  Universidad  Tecnológica Nacional 
{  jotacastillo, ing.marinacardenas}@gmail.com 
 
 
Resumen 
En este proyecto se busca utilizar técnicas 
de aprendizaje automático para analizar y 
procesar textos que pueden estar en formato 
estructurado como no estructurado. Se han 
desarrollado un conjunto de herramientas 
que pueden ser utilizadas en el área de 
computación lingüística para diversos fines, 
entre los que se encuentran construcción de 
material de entrenamiento, procesamiento de 
datos estructurados y detección de 
similitudes entre fragmentos de textos. 
Los problemas que se abordan en este 
proyecto son, entre otros, reconocimiento  de 
implicación de textos e identificación de 
paráfrasis. 
En este artículo se presenta la línea de 
investigación en la que se encuentra el 
proyecto, y se describen tres herramientas 
desarrolladas enel mismo. 
 
Palabras clave: análisis de texto, extracción de 
información, corpus. 
 
 
Contexto 
 
El presente proyecto denominado 
Análisis de Texto (ADT) es un proyecto 
homologado por la SCyT de la UTN, y se 
enmarca dentro del área de computación 
lingüística. El mismo es desarrollado en el 
Laboratorio de Investigación de Software 
LIS1 del Dpto. de Ingeniería en Sistemas de 
Información de la Universidad Tecnológica 
Nacional Facultad Regional Córdoba (UTN-
FRC). 
 
1  www.investigacion.frc.utn.edu.ar/mslabs/ 
A su vez, este proyecto se encuentra 
dentro del grupo de investigación 
denominado Grupo de  Inteligencia 
Artificial (o GIA) de la UTN-FRC. 
Este grupo nuclea proyectos de una línea 
de investigación relacionada al área de 
inteligencia artificial, redes neuronales 
artificiales, autómatas celulares, análisis y 
procesamiento de imágenes, minería de 
datos, y su aplicabilidad a la resolución de 
problemas de las ciencias naturales y de las 
ciencias sociales. El grupo se conforma por 
doctores, ingenieros, licenciados, becarios y 
pasantes. 
En el mismo se investigan temas de 
ciencia básica, como puede ser el estudio de 
los momentos de aprendizaje de redes 
neuronales artificiales y su relación con 
autómatas celulares, como así también, se 
estudian aspectos de ciencia aplicada, como 
la estimación del cálculo del riesgo de la 
vivienda urbana para la salud, que se aplica 
concretamente en el campo de ciencias 
sociales. 
 
1. Introducción 
Mediante este proyecto se propone 
abordar el problema del análisis e 
interpretación de textos no estructurados, 
extracción de información [1] y minería de 
datos [2] basados en técnicas de aprendizaje 
por computadora [3][4][5], en especial las 
basadas en redes neuronales artificiales 
[6][7], máquinas kernel [8], y árboles de 
decisión entre otras [9]. Así, la línea de 
investigación de aprendizaje automático por 
computadora es otra de las líneas que 
intervienen y direccionan el proyecto de 
investigación. 
59 
 
En el marco de este proyecto se han 
desarrollado, y se están desarrollando 
actualmente, varios sistemas de análisis y 
procesamiento de texto, entre los que se 
destacan: 
- Software de Asistente de Creación de 
Corpus: es un software que permite 
construir material de entrenamiento 
para aplicaciones de minería de datos 
sobre texto no estructurado. 
 
- Sistema de Mapeo de Datos: Software 
que permite manipular orígenes de 
datos estructurados y centralizarlos 
para un posterior análisis con técnicas 
de recuperación de información o de 
minería  de  datos. 
 
- Sistema de detección de similitudes 
en archivos de código fuente: Es un 
sistema que  permite  analizar archivos 
de código fuente escritos en diferentes 
lenguajes de programación e informar 
el grado de similitud entre los mismos. 
 
El Software de Asistente de Creación de 
Corpus (ACC) se desarrolla con el objetivo 
de facilitar la construcción de material de 
entrenamiento que se necesita en los 
algoritmos de aprendizaje supervisado. La 
calidad y el tamaño del conjunto de 
entrenamiento impactan directamente en la 
efectividad del algoritmo de clasificación. 
Adicionalmente, el programa permite 
acelerar el tiempo necesario para la 
confección del material de entrenamiento, 
como así también brinda trazabilidad 
respecto de los expertos humanos que 
contribuyeron a cada parte del corpus. Esto 
permite establecer métricas y calcular la 
confidencia del material de entrenamiento 
construido. 
Entre las aplicaciones que  podrían utilizar 
el material construido podemos señalar a 
traducción automática asistida por 
computador, creación de corpus  de 
paráfrasis,     creación     de     corpus     para 
implicación de textos, resumen automático, 
entre otras posibles aplicaciones. 
El otro sistema es denominado Sistema 
de Mapeo de Datos (SMD) y se desarrolla 
con el objetivo de realizar la  manipulación y 
procesamiento desde diferentes fuentes y 
orígenes de datos y almacenarlos en un 
repositorio común y centralizado med iante 
una base de datos en un motor SQL Server. 
De esta manera, es posible obtener datos 
estructurados desde diferentes orígenes y 
registrarlos en un nuevo repositorio 
normalizado que permite facilitar el proceso 
de análisis y búsqueda sobre textos. 
Un último sistema que se está 
desarrollando se denomina sistema de 
detección de similitudes en archivos de 
código fuente (SDS), y tiene como objetivo 
proporcionar métricas de similitud textual 
entre programas escritos en diversos 
lenguajes de programación. 
Estas métricas principalmente son 
realizadas a nivel léxico y sintáctico. 
 
2. Líneas de Investigación, 
Desarrollo e  Innovación 
La línea de investigación en las que se 
enmarca el proyecto de análisis de texto es el 
área de inteligencia artificial, 
específicamente la sub-área de lingüística 
computacional en las que se desarrollan 
aproximaciones a las problemáticas de 
extracción de información, paráfrasis y 
minería de datos en textos. 
Algunas de las técnicas utilizadas son 
basadas en redes neuronales artificiales, y 
otras en árboles de decisión, entre otros 
algoritmos de aprendizaje supervisado 
utilizados. 
En este contexto, se han desarrollado 
varios productos software que abordan una 
de las principales problemáticas de  esta línea 
de investigación, que incluyen la 
construcción de corpus para diversas 
aplicaciones de análisis de texto, análisis, 
clasificación de información almacenada en 
formato estructurado para su posterior 
consulta   y  procesamiento,   y  software de 
60 
 
detección   de   similitudes  de fragmentos 
comunes en archivos detexto. 
La innovación se ve reflejada en los 
nuevos algoritmos que se elaboran para 
realizar el procesamiento de textos, muchos 
de ellos son utilizados en las herramientas 
desarrolladas, mientras que otros podrán ser 
utilizados posteriormente gracias al uso de 
los sistemas de análisis de texto expuestos en 
este artículo. Actualmente, se están 
desarrollando algoritmos de reconocimiento 
de paráfrasis que hacen uso del etiquetado de 
la información lingüística que se registra 
mediante el software de asistente de creación 
de corpus. 
En la siguiente sección se presentan los 
productos software desarrollados hasta el 
momento. 
3. Resultados 
En esta sección se presenta una 
descripción de las herramientas realizadas 
explicando su motivación y resultados 
alcanzados hasta el momento. 
 
 
3.1 Sistema de Mapeo de Datos: 
 
Consiste de una aplicación de escritorio 
junto con una aplicación web, que permite 
manipular múltiples orígenes de datos 
estructurados, tales como archivos 
correspondientes a información contenida en 
diversos motores de bases de datos, y 
concentrarlos en un repositorio común (una 
base de datos sql-server), para poder aplicar 
posteriormente técnicas de análisis de  
textos. 
Su construcción está motivada por la 
necesidad de procesar y  analizar 
información distribuida en repositorios de 
datos diferentes. Como ventaja destacamos 
la centralización de la información, y como 
desventaja observamos que este 
procedimiento debe realizarse en diferentes 
instantes de tiempo a los efectos  de mantener 
actualizada la información en el repositorio. 
La Figura 1 muestra la interfaz principal 
de la aplicación de mapeo de datos. 
 
Figura 1. Pantalla de Mapeo de Datos 
 
 
3.2 Asistente de Creación de Corpus: 
 
Este software permite la  lectura  y edición 
de corpus en los formatos provistos por el 
NIST (National Institute of Standards and 
Technology)2 y por el CLEF (Cross 
Evaluation Language Forum)3. Al mismo 
tiempo, es posible realizar un etiquetado 
adicional sobre estos corpus agregando 
información lingüística. 
También permite trabajar con corpus 
multilingües, es decir con pares de texto en 
idiomas diferentes. 
También es posible realizar la 
clasificación de un conjunto de fenómenos 
de origen léxico, sintáctico, semánticos y 
morfológicos, mediante la selección de 
subcadenas entre las que se sostiene un 
determinado fenómeno lingüístico. Esto es 
especialmente útil en tareas como la 
implicación de textos o en la detección de 
paráfrasis. 
En la figura 2 puede observarse la interfaz 
principal de esta herramienta que permite 
realizar una construcción semiautomática de 
corpus para facilitar la tarea de los 
anotadores humanos. 
 
 
 
 
 
 
 
2 www.nist.gov 
3   http://www.clef-initiative.eu/ 
61 
 
 
 
 
 
 
Figura 2. Asistente de Creación de Corpus 
 
3.3.Sistema de detección de 
similitudes: 
 
Se está desarrollando una herramienta 
software con el propósito de medir 
similitudes entre archivos de código fuente 
entre diferentes lenguajes de programación. 
La misma consta de una interfaz gráfica 
que facilita la inspección de múltiples 
archivos, y ayuda a encontrar aquellos 
archivos con mayores similitudes. Por el 
momento las similitudes son evaluadas a 
nivel léxico-sintáctica. 
Este software hace uso de diferentes 
herramientas de detección de similitudes y 
las resume en porcentajes. A su vez permite 
la comparación exhaustiva entre un  conjunto 
de archivos y brinda un ranking de similitud 
que puede ser utilizado en la reutilización de 
códigos fuentes, y en la detección de uso de 
patrones en el código fuente, entre otras 
aplicaciones. 
Se prevé continuar ampliando y 
mejorando este sistema, migrándolo a un 
entorno web y reduciendo el tiempo de 
procesamiento de los archivos utilizando 
técnicas de paralelismo. 
 
La Figura 3 muestra la interfaz principal 
del sistema de detección de similitudes en 
archivos de código fuente. 
Figura 3. Software de detección de similitud entre 
archivos fuente 
 
4. Formación de Recursos 
Humanos 
El equipo de investigación y desarrollo de 
software, está formado por docentes 
investigadores de la Universidad 
Tecnológica Nacional, Facultad Regional 
Córdoba, que a continuación se detallan: 
 Actualmente el Dr. Julio Castillo está 
guiando a becarios de grado y de 
posgrado, como así también dirección  de 
prácticas profesionales  supervisadas y 
pasantías.
 Así mismo la Mg. Marina Cardenas está 
evaluando la posibilidad de desarrollar su 
tema de tesis de doctorado (en Ingeniería 
en Sistemas en la  Universidad 
Tecnológica Nacional- FRC) en la misma 
temática con una variación del enfoque 
desde el punto de vista de los sistemas de 
Generación del Lenguaje Natural
 (NLG). Adicionalmente, realiza la guía 
de becarios de grado y de posgrado.
 También participan alumnos que 
realizan su práctica supervisada como 
parte de los  requisitos  para  la obtención 
del grado de Ingeniero, haciendo aportes 
en el proyecto.
 Año tras año se capacita y forma a 
alumnos becarios que participan y 
aprenden desarrollando diversas tareas 
en el proyecto de investigación, lo que 
permite complementar su formación 
curricular desde el punto de vista 
científico.
62 
 
Referencias 
 
[1]Judith K lavans y Philip Resnik. The 
Balancing Act. Combining Symbolic and 
Statistical Approaches to Language. MIT 
Press, 1996. 
 
[2] C. Manning y H. Schutze. 
Foundations of Statistical Natural Language 
Processing. The MIT Press, Cambridge, 
MA, 1999. 
 
[3] Castillo J. Sagan  in  TAC2009:  Using 
Support Vector Machines in Recognizing 
Textual Entailment and TE Search Pilot task. 
TAC, 2009. 
 
[4] Castillo J., Cardenas M. Using 
Sentence Semantic Similarity Based on 
WordNet in Recognizing Textual 
Entailment. Iberamia 2010, LNCS, vol. 
6433, pp. 366-375, 2010. 
 
[5] Castillo J. Using Machine  Translation 
Systems to Expand a Corpus in Textual 
Entailment. Proceedings of the Icetal  2010,  
LNCS,  vol.  6233, pp.97-102, 
2010. 
 
[6] FeldmanR. y Hirsh H.. Exploiting 
Background Information in Knowledge 
Discovery from Text. Journal of Intelligent 
Information Systems, 1996. 
 
[7] Lewis, D.. Evaluating and optmizing 
autonomous text classification systems. In 
Proceedings of SIGIR-95, 18th ACM 
International Conference on Research and 
Development in Information Retrieval. 
Seattle, US, págs. 246-254, 1995. 
 
[8] Castillo J. An approach to 
Recognizing Textual Entailment and TE 
Search Task using SVM. Procesamiento del 
Lenguaje  Natural  44,   139-145,   2010. 4, 
2010. 
 
[9]   M.   Craven    y    J.    Shavlik. Using     
Neural     Networks      for      Data 
Mining. Future Generation Computer 
Systems, 13, págs. 211-229, 1997. 
 
[10] Stefan Th. Y Anatol Stefanowitsch. 
Corpora in Cognitive Linguistics. Corpus- 
Based Approaches to Syntax and Lexis, 
Berlin: Mouton, pág. 117, 2006. 


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