Este artículo describe, brevemente, las tareas de investigación y desarrollo que se están llevando a cabo en la línea de investigación “Minería de Textos y de la Web” en el marco del proyecto “Aprendizaje automático y toma de decisiones en sistemas inteligentes para la Web”. La linea aborda diversas áreas vinculadas a la ingeniería del lenguaje natural, como por ejemplo el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN), la Lingüística Computacional, la Minería de Textos, la Minería de la Web y la recuperación de información de la Web. En el contexto de este proyecto por lo tanto, esta línea se centra en todos los problemas vinculados con el desarrollo de herramientas inteligentes para la extracción, análisis y validación de contenido Web, que incluyen: representación de documentos y usuarios de la Web, medidas de calidad de información para el contenido Web, técnicas abiertas de extracción de información para la Web, algoritmos de categorización supervisados, semi-supervisados y no supervisados y caracterización de usuarios, entre otros.Eje: Bases de Datos y Minería de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Burdisso, Sergio

Cagnina, Leticia

Errecalde, Marcelo Luis

Ferretti, Edgardo

Funez, Dario G.

Garciarena Ucelay, María José

Velázquez, Carlos

Villegas, María Paula

Spanish

El Servicio de Difusión de la Creación Intelectual

Miner´ıa de Textos y de la Web
Leticia Cagnina*, Edgardo Ferretti, M. Paula Villegas, M. Jose´ Garciarena,
Sergio Burdisso**, Dar´ıo Funez, Carlos Vela´zquez, Marcelo Errecalde
Laboratorio de Investigacio´n y Desarrollo en Inteligencia Computacional
Departamento de Informa´tica, Universidad Nacional de San Luis
Eje´rcito de los Andes 950 - (D5700HHW) San Luis - Argentina
e-mails de contacto: {lcagnina, ferretti, merreca}@unsl.edu.ar
Resumen
Este art´ıculo describe, brevemente, las ta-
reas de investigacio´n y desarrollo que se esta´n
llevando a cabo en la l´ınea de investigacio´n
“Miner´ıa de Textos y de la Web” en el mar-
co del proyecto “Aprendizaje automa´tico y
toma de decisiones en sistemas inteligentes
para la Web”. La l´ınea aborda diversas a´reas
vinculadas a la ingenier´ıa del lenguaje natu-
ral, como por ejemplo el Procesamiento del
Lenguaje Natural (PLN), la Lingu¨´ıstica Com-
putacional, la Miner´ıa de Textos, la Miner´ıa
de la Web y la recuperacio´n de informacio´n
de la Web. En el contexto de este proyecto
por lo tanto, esta l´ınea se centra en todos
los problemas vinculados con el desarrollo
de herramientas inteligentes para la extrac-
cio´n, ana´lisis y validacio´n de contenido Web,
que incluyen: representacio´n de documentos
y usuarios de la Web, medidas de calidad de
informacio´n para el contenido Web, te´cnicas
abiertas de extraccio´n de informacio´n para
la Web, algoritmos de categorizacio´n super-
visados, semi-supervisados y no supervisados
y caracterizacio´n de usuarios, entre otros.
Palabras clave: Miner´ıa de Textos, Min-
er´ıa de la Web, Lingu¨´ıstica Computa-
cional, Procesamiento del Lenguaje Na-
tural
*Consejo Nacional de Investigaciones Cient´ıficas
y Te´cnicas (CONICET)
**Becario de CONICET
Contexto
La l´ınea de investigacio´n “Miner´ıa de Tex-
tos y de la Web” es una de las tres l´ıneas del
proyecto titulado “Aprendizaje automa´tico y
toma de decisiones en sistemas inteligentes
para la Web”, un nuevo proyecto que sera´ pre-
sentado este an˜o como continuacio´n del Pro-
yecto de Investigacio´n Consolidado (PROICO)
titulado “Herramientas y mecanismos para
la toma de decisiones en agentes inteligentes
artificiales”. Este u´ltimo proyecto, aproba-
do por evaluadores externos a la UNSL, se
desarrolla en el Laboratorio de Investigacio´n
y Desarrollo en Inteligencia Computacional
(LIDIC) de la UNSL y ha sido financiado en
forma directa por la UNSL (PROICO 30312)
y en forma indirecta por: a) el Programa de
Incentivos (22/F237), b) la Comisio´n Euro-
pea de Investigacio´n e Innovacio´n, a trave´s
del programa Marie Curie Actions: FP7 Peo-
ple 2010 IRSES, c) el CONICET, a trave´s
de un investigador asistente y becas: dos de
Doctorado y dos de Post-Doctorado asignadas
a integrantes del proyecto y d) el Consejo Na-
cional de Ciencia y Tecnolog´ıa (CONACYT-
Me´xico) y otros organismos cient´ıficos del go-
bierno mexicano, en los que distintos inte-
grantes han participado en tres proyectos de
investigacio´n como colaboradores externos.
Este proyecto posee adema´s dos l´ıneas de
investigacio´n denominadas: “Aplicaciones” y
“Toma de decisiones y aprendizaje automa´-
268
tico”; la primera enfocada en el uso del apren-
dizaje automa´tico en psicolog´ıa, educacio´n y
el cuidado de la salud y la segunda dedicada
al desarrollo de modelos formales y mecanis-
mos para la toma de decisiones y aprendizaje
en agentes artificiales inteligentes. Es claro en
este contexto, que muchos problemas y apli-
caciones intersectan los alcances de ma´s de
una de las l´ıneas de este proyecto, lo cual
involucra un trabajo integrado y coordinado
permanente a los fines de optimizar los re-
cursos disponibles para la obtencio´n de los
objetivos propuestos.
Introduccio´n
En la actualidad, la cantidad de infor-
macio´n disponible en la Web crece a un rit-
mo exponencial. Mucha de esta informacio´n
esta´ almacenada en forma de documentos de
texto generados por diferentes usuarios los
cuales poseen diversas caracter´ısticas. Ejem-
plos de este tipo de material es el producido
en las redes sociales como Facebook, Google+,
sitios de microblogging como Twitter y las
innumerables facilidades de chats disponibles
hoy en d´ıa. La posibilidad de analizar toda
la informacio´n disponible significa un reto
muy importante para los investigadores de
las Ciencias Sociales, razo´n por la que surge
la necesidad de contar con herramientas au-
toma´ticas que permitan acceder, organizar y
almacenar el caudal de material con el que
se cuenta. En este sentido, la caracterizacio´n
del autor (en ingle´s, author profiling) es la
tarea que tiene como principal objetivo el
ana´lisis de los textos de un autor con la fi-
nalidad de obtener tanta informacio´n como
sea posible respecto de la/s persona/s que
escribieron dichos textos. Informacio´n rela-
cionada a la edad, ge´nero, personalidad, de-
mograf´ıa, idioma natal y antecedentes cul-
turales [7], son algunos ejemplos del tipo de
informacio´n que se puede extraer consideran-
do so´lo los textos de una persona. El deter-
minar correctamente el perfil de un autor es
un problema que tiene una amplia gama de
aplicaciones que podr´ıan impactar en nues-
tras vidas de forma considerable. Por ejem-
plo, en marketing, el detectar caracter´ısti-
cas espec´ıficas de los usuarios (por ejemplo
el ge´nero de personas que gustan de cier-
to producto), permitir´ıa mostrar so´lo cier-
tos tipos de productos a so´lo ciertos tipos
de usuarios. De manera similar, en el a´rea
de Business Intelligence, conocer que´ tipo de
personas son las interesadas en determinados
servicios podr´ıa significar el e´xito o fracaso de
la empresa. Ma´s interesante au´n, en el campo
forense, el reconocimiento del perfil lingu¨´ısti-
co de acosadores (por ejemplo pedo´filos) pue-
de significar el hecho de identificar e incluso
sentenciar a los sospechosos [20, 12].
Wikipedia, la enciclopedia en l´ınea de libre
acceso ma´s popular e importante de todos
los tiempos, es otra de las fuentes fundamen-
tales de informacio´n en la Web. Sin embar-
go, su popularidad tambie´n conlleva un reto
crucial: mejorar continua y sistema´ticamente
la calidad de los textos que la componen.
Este aspecto no es casual si consideramos que
los autores que contribuyen con Wikipedia
son heteroge´neos, en cuanto al nivel de edu-
cacio´n, edad, cultura, habilidades del lengua-
je y especializacio´n en un a´rea. De all´ı la
importancia de poder identificar de manera
automa´tica ciertos aspectos de calidad como
por ejemplo: la exactitud, fiabilidad y rele-
vancia [21] de la informacio´n publicada. Dife-
rentes herramientas han sido propuestas para
la clasificacio´n de los documentos de Wiki-
pedia, como as´ı tambie´n diferentes me´tricas
para evaluar la presencia o no de diferentes
fallas de calidad.
En la siguiente seccio´n, se describen los
principales enfoques desarrollados por los in-
tegrantes del grupo en lo que respecta al es-
tudio de la caracterizacio´n del autor, calidad
de informacio´n en Wikipedia y algunas ex-
tensiones de trabajos ya desarrollados como
la clasificacio´n no supervisada de textos cor-
tos.
269
Desarrollo e Innovacio´n
En te´rminos generales, la l´ınea “Miner´ıa
de Textos y de la Web” se desarrollo´ siguien-
do tres aristas bien marcadas. Cada una de
ellas se detalla brevemente a continuacio´n.
Mecanismos automa´ticos para la carac-
terizacio´n del autor (CA)
La CA basada exclusivamente en las carac-
ter´ısticas presentes en el texto que una per-
sona ha escrito, ha sido una tarea muy in-
teresante de llevar a cabo. Se han obtenido
buenos resultados con te´cnicas estilogra´ficas
como los n-gramas de caracteres o algunas
ma´s avanzadas de segundo orden [23, 16] para
la representacio´n de los documentos. Tam-
bie´n el uso de perfiles con las caracter´ısti-
cas ma´s importantes de cada grupo etario
ha arrojado buenos resultados [15]. Actual-
mente, se trabaja en la bu´squeda de nuevas
estrategias de representacio´n que consideren
al usuario en un contexto ma´s general que
como el simple autor de un documento. La
idea en este caso es considerar e integrar toda
aquella informacio´n disponible que surge de
la interaccio´n del usuario con los medios so-
ciales. No so´lo consideraremos atributos le´xi-
cos, estilome´tricos o socio-lingu¨´ısticos presen-
tes en los documentos, sino tambie´n atrib-
utos multi-modales como los derivados del
grafo de contactos de un usuario, ima´genes
y videos que comparte en la Web, etc.
Calidad de la informacio´n en la web
Debido al fa´cil acceso a la informacio´n que
existe en la actualidad a trave´s de diferen-
tes recursos, la evaluacio´n de la calidad de la
informacio´n en la Web se ha convertido en
una tarea muy importante. Dı´a a d´ıa tanto
las personas comunes como empresas y en-
tidades gubernamentales o privadas toman
decisiones basa´ndose en la informacio´n dis-
ponible en la Web. Esto, sumado al notable
incremento de informacio´n disponible en In-
ternet ha provocado una necesidad imperiosa
de evaluar la calidad de dicha informacio´n de
forma automa´tica.
En este sentido se ha trabajado en la iden-
tificacio´n y definicio´n de diferentes aspectos
relacionados a la calidad de informacio´n del
contenido Web como confiabilidad, objetivi-
dad, especificidad, etc. Para ello se utilizaron
como referencia diferentes propuestas exis-
tentes para el a´rea de calidad de informacio´n
en la Web [24, 18, 8]. Se desarrollaron carac-
ter´ısticas (features) basadas en informacio´n
factual [17] y variantes del algoritmo PU-
learning [19] que obtuvieron resultados muy
interesantes en la clasificacio´n de fallas de ca-
lidad en el contexto de Wikipedia [14, 13].
PU-learning es un algoritmo perteneciente al
paradigma de aprendizaje semi-supervisado,
ya que utiliza archivos no etiquetados para
ayudar al clasificador en la distincio´n de la
clase positiva. Los enfoques de clasificacio´n
one-class [22] tambie´n pertenecen a este pa-
radigma de aprendizaje y en particular, la
prediccio´n de fallas de calidad en Wikipedia
ha sido caracterizada como un problema one-
class [1, 6, 4, 5, 2], por el grupo de investi-
gacio´n alema´n1 que dio origen a una l´ınea
de investigacio´n que lleva el mismo nombre.
De acuerdo con los reportes realizados por
Anderka et al. [1, 2] existen diez fallas de ca-
lidad que comprenden aproximadamente el
75% de documentos en Wikipedia, y es por
eso que su prediccio´n ha sido motivo de inves-
tigaciones recientes, principalmente a partir
de la primera Competencia Internacional de
Prediccio´n de Fallas de Calidad en Wikipe-
dia [3], realizada en el an˜o 2012, en la que
nuestro grupo obtuvo los mejores resultados.
Actualmente, estamos extendiendo medi-
das de calidad basadas en informacio´n factu-
al, de manera tal de detectar fallas de calidad
espec´ıficas. En este contexto, se esta´n real-
izando pruebas con el subconjunto de fallas
de calidad de Wikipedia en ingle´s denomi-
nado Original Research (una de las diez fal-
las ma´s importantes, mencionadas preceden-
temente) para determinar la efectividad de
este tipo de features.
1https://www.uni-weimar.de/en/media/
chairs/webis/home/
270
Categorizacio´n no supervisada
Con el objetivo de extender los trabajos pre-
vios de algunos de los integrantes del grupo
en relacio´n al clustering de textos cortos [10]
a textos ma´s generales, se establecieron dos
l´ıneas de trabajo. En primer lugar, se ex-
tendieron estos trabajos a documentos de lon-
gitud arbitraria [11]. Luego, se busco´ deter-
minar el grado de escalabilidad de los me´to-
dos ya desarrollados, y en particular aquellos
basados en enfoques de Inteligencia Colec-
tiva [9]. En este mismo contexto, estamos
analizando implementaciones ma´s eficientes
de algoritmos como Sil-Att [11], mediante mod-
ificaciones de la implementacio´n del Coefi-
ciente de Silueta y una versio´n adaptativa de
este mismo coeficiente.
Formacio´n de Recursos Hu-
manos
Trabajos de tesis vinculados con las te-
ma´ticas descritas previamente:
2 tesis de Licenciatura defendidas en
2015.
2 tesis de Licenciatura a iniciarse en
Marzo de 2016.
2 tesis de Maestr´ıa en ejecucio´n.
1 tesis de Doctorado en ejecucio´n con
una beca de CONICET.
Referencias
[1] M. Anderka. Analyzing and Predicting
Quality Flaws in User-generated Con-
tent: The Case of Wikipedia. Dis-
sertation, Bauhaus-Universita¨t Weimar,
2013.
[2] M. Anderka and B. Stein. A Break-
down of Quality Flaws in Wikipedia.
In C. Castillo, Z. Gyongyi, A. Ja-
towt, and K. Tanaka, editors, 2nd Joint
WICOW/AIRWeb Workshop on Web
Quality, pages 11–18. ACM, 2012.
[3] M. Anderka and B. Stein. Overview
of the 1st International Competition
on Quality Flaw Prediction in Wikipe-
dia. In P. Forner, J. Karlgren, and
C. Womser-Hacker, editors, Working
Notes Papers of the CLEF 2012 Eval-
uation Labs, 2012.
[4] M. Anderka, B. Stein, and N. Lip-
ka. Detection of Text Quality Flaws
as a One-class Classification Problem.
In B. Berendt, A. de Vries, W. Fan,
C. Macdonald, I. Ounis, and I. Ruthven,
editors, 20th ACM International Con-
ference on Information and Knowledge
Management, pages 2313–2316. ACM,
2011.
[5] M. Anderka, B. Stein, and N. Lip-
ka. Towards Automatic Quality Assur-
ance in Wikipedia. In S. Srinivasan,
K. Ramamritham, A. Kumar, M. Ravin-
dra, E. Bertino, and R. Kumar, editors,
20th International Conference on World
Wide Web, pages 5–6. ACM, 2011.
[6] M. Anderka, B. Stein, and N. Lip-
ka. Predicting Quality Flaws in User-
generated Content: The Case of Wikipe-
dia. In B. Hersh, J. Callan, Y. Maarek,
and M. Sanderson, editors, 35th Inter-
national ACM Conference on Research
and Development in Information Re-
trieval, pages 981–990. ACM, 2012.
[7] S. Argamon, M. Koppel, J. W. Pen-
nebaker, and J. Schler. Automatically
profiling the author of an anonymous
text. Commun. ACM, 52(2):119–123,
2009.
[8] R. Baeza-Yates. User generated content:
how good is it? In 3rd Workshop on in-
formation credibility on the Web, 2009.
[9] L. C. Cagnina, M. Errecalde, D. In-
garamo, and P. Rosso. An efficient par-
ticle swarm optimization approach to
cluster short texts. Information Science,
265:36–49, 2014.
271
[10] M. Errecalde, D. Ingaramo, and
P. Rosso. ITSA*: An effective iterative
method for short-text clustering tasks.
In Proc. of the 23rd International
Conference on Industrial Engineering
and other Applications of Applied
Intelligent Systems, IEA/AIE 2010,
volume 6096 of LNCS, pages 550–559.
Springer-Verlag, 2010.
[11] M. L. Errecalde, L. C. Cagnina, and
P. Rosso. Silhouette + attraction: A
simple and effective method for text
clustering. Natural Language Engineer-
ing, FirstView:1–40, 2 2016.
[12] H. J. Escalante, E. Villatoro-Tello,
A. Juarez, M. M. y Gomez, and L. Vil-
lasenor. Sexual predator detection in
chats with chained classifiers. In Pro-
ceedings of the 4th Workshop on Com-
putational Approaches to Subjectivity,
Sentiment and Social Media Analysis,
pages 46–54. ACL, 2013.
[13] E. Ferretti, M. L. Errecalde, M. Ander-
ka, and B. Stein. On the use of reliable-
negatives selection strategies in the pu
learning approach for quality flaws pre-
diction in wikipedia. In H. Decker,
L. Lhotska´, S. Link, M. Spies, and
R. R. Wagner, editors, DEXA Work-
shops, pages 211–215. Springer, 2014.
[14] E. Ferretti, D. H. Fusilier, R. Guzma´n-
Cabrera, M. M. y Go´mez, M. Errecalde,
and P. Rosso. On the use of pu learn-
ing for quality flaw prediction in wiki-
pedia. In P. Forner, J. Karlgren, and
C. Womser-Hacker, editors, CLEF (On-
line Working Notes/Labs/Workshop),
2012.
[15] D. G. Funez, L. Cagnina, and M. L.
Errecalde. Determinacio´n de ge´nero y
edad en blogs en espan˜ol mediante en-
foques basados en perfil. In XVIII Con-
greso Argentino de Ciencias de la Com-
putacio´n, pages 984–993, 2013.
[16] M. J. Garciarena Ucelay, M. P. Vil-
legas, L. C. Cagnina, and M. L. Er-
recalde. Cross domain author profiling
task in spanish language: An experimen-
tal study. Journal of Computer Science
and Technology, 41(2):122–128, 2015.
[17] E. Lex, M. Voelske, M. Errecalde,
E. Ferretti, L. Cagnina, C. Horn,
B. Stein, and M. Granitzer. Measur-
ing the quality of web content using fac-
tual information. In Proceedings of the
2nd Joint WICOW/AIRWeb Workshop
on Web Quality. ACM, 2012.
[18] A. Lih. Wikipedia as participatory
journalism: reliable sources? metrics for
evaluating collaborative media as a news
resource. In 5th international sympo-
sium on online journalism, 2004.
[19] B. Liu, Y. Dai, X. Li, W. Lee, and P. Yu.
Building text classifiers using positive
and unlabeled examples. In 3rd IEEE
international conference on data min-
ing. IEEE Computer Society, 2003.
[20] I. McGhee, J. Bayzick, A. Kon-
tostathis, L. Edwards, A. McBride, and
E. Jakubowski. Learning to identi-
fy internet sexual predation. Interna-
tional Journal of Electronic Commerce,
15(3):103–122, 2011.
[21] T. Redman. Data Quality for the Infor-
mation Age. Artech House, 1996.
[22] D. Tax. One-class classification. Ph.d.
thesis, Delft University of Technology,
2001.
[23] M. P. Villegas, M. J. Garciarena Uce-
lay, M. L. Errecalde, and L. Cagnina. A
spanish text corpus for the author pro-
filing task. In XX Congreso Argentino
de Ciencias de la Computacio´n, pages
621–630, 2014.
[24] R. Y. Wang and D. M. Strong. Beyond
accuracy: What data quality means to
data consumers. Journal of Manage-
ment Information Systems, 12(4), 1996.
272


Minería de textos y de la web

http://sedici.unlp.edu.ar/bitstream/handle/10915/52892/Documento_completo.pdf?sequence=1

Minería de textos y de la web

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