Construcción automática y análisis de modelos de espacios de palabras de n-gramas y su aplicación a tareas de procesamiento de lenguaje natural

Descripción del Articulo

La presente tesis tiene por objetivo mejorar la calidad de vocablos relacionados semánticamente mediante la construcción automática y análisis de Modelos de Espacios de Palabras basados en n-gramas. Este método debe incluir vocablos que a su vez deben mejorar la precisión de tareas de procesamiento...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Cornejo Aparicio, Víctor Manuel
Formato: tesis doctoral
Fecha de Publicación:2013
Institución:Consejo Nacional de Ciencia Tecnología e Innovación
Repositorio:CONCYTEC-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.concytec.gob.pe:20.500.12390/352
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12390/352
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Semántica
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description La presente tesis tiene por objetivo mejorar la calidad de vocablos relacionados semánticamente mediante la construcción automática y análisis de Modelos de Espacios de Palabras basados en n-gramas. Este método debe incluir vocablos que a su vez deben mejorar la precisión de tareas de procesamiento de lenguaje natural, específicamente la clasificación de textos, para ello se emplearon modelos ya existentes como base de conceptualización y se implementaron mejoras en el pre-procesamiento de los textos, tales como la extracción de verbos y sustantivos, posteriormente se trabajó la clasificación a tres niveles de n-gramas (monogramas, digramas y digramas ordenados horizontalmente), luego se efectuaron los experimentos con el corpus estandarizado “corpora Reuters 21578”, del cual se seleccionaron las ocho categorías más relevantes con las que se obtuvo un nivel de precisión del orden del 84.17%, con lo que se superó el 83% de precisión prevalente, lo cual permitió validar la propuesta.
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Este método debe incluir vocablos que a su vez deben mejorar la precisión de tareas de procesamiento de lenguaje natural, específicamente la clasificación de textos, para ello se emplearon modelos ya existentes como base de conceptualización y se implementaron mejoras en el pre-procesamiento de los textos, tales como la extracción de verbos y sustantivos, posteriormente se trabajó la clasificación a tres niveles de n-gramas (monogramas, digramas y digramas ordenados horizontalmente), luego se efectuaron los experimentos con el corpus estandarizado “corpora Reuters 21578”, del cual se seleccionaron las ocho categorías más relevantes con las que se obtuvo un nivel de precisión del orden del 84.17%, con lo que se superó el 83% de precisión prevalente, lo cual permitió validar la propuesta.Fondo Nacional de Desarrollo Científico y Tecnológico - FondecytspaUniversidad Nacional de San Agustíninfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/SemánticaLenguaje natural-1Reuters-1https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01-1Construcción automática y análisis de modelos de espacios de palabras de n-gramas y su aplicación a tareas de procesamiento de lenguaje naturalinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisreponame:CONCYTEC-Institucionalinstname:Consejo Nacional de Ciencia Tecnología e Innovacióninstacron:CONCYTEC#PLACEHOLDER_PARENT_METADATA_VALUE#Doctor en Ciencias de la ComputaciónComputación y Ciencias de la InformaciónUniversidad Nacional de San Agustín de Arequipa. 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