Extracción automática de relaciones taxonómicas de tipo hipónimo / hiperónimo en corpus de dominio

“Hoy en día muchas aplicaciones de procesamiento de lenguaje natural hacen uso de tesauros, listas de palabras o de términos clasificados de manera taxonómica, empleados para representar conceptos, como el sistema WordNet, que sirve como un diccionario de conocimiento léxico para el procesamiento de...

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Detalles Bibliográficos
Autores: LASSERRE CHAVEZ, HUGO RAZIEL; 701196, Lasserre Chavez, Hugo Raziel
Tipo de recurso: tesis de maestría
Estado:Versión publicada
Fecha de publicación:2018
País:México
Institución:Benemérita Universidad Autónoma de Puebla
Repositorio:Repositorio Institucional de Acceso Abierto RIAA-BUAP
Idioma:español
OAI Identifier:oai:repositorioinstitucional.buap.mx:20.500.12371/7903
Acceso en línea:https://hdl.handle.net/20.500.12371/7903
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA
Procesamiento de lenguaje natural (Computación)
Lingüística computacional
Computación semántica
Web semántica
Recuperación de información
Descripción
Sumario:“Hoy en día muchas aplicaciones de procesamiento de lenguaje natural hacen uso de tesauros, listas de palabras o de términos clasificados de manera taxonómica, empleados para representar conceptos, como el sistema WordNet, que sirve como un diccionario de conocimiento léxico para el procesamiento de la semántica de palabras y documentos. Construir dichas taxonomías puede ser una tarea difícil y extremadamente lenta. Por lo que ha surgido un creciente interés en encontrar métodos que puedan aprender relaciones taxonómicas y construir jerarquías semánticas de manera automática. En este trabajo de investigación se proponen modelos para la extracción de relaciones tipo hipónimo e hiperónimo a través de métodos que permitan la identificación de estos tipos de relaciones en corpus de dominio específico, como son los métodos de agrupamiento (Análisis Formal de Conceptos) y/o los métodos por patrones léxico-sintácticos, utilizando técnicas de procesamiento de lenguaje natural”.