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https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/7717| Titre: | Extracción Automática de Hechos de Noticias de Desastres Naturales Escritas en Español |
| Auteur(s): | Castillo Rendon, Vania Mydori%590410 |
| Date de publication: | 2016-07-01 |
| Editeur: | Tecnológico Nacional de México |
| metadata.dc.publisher.tecnm: | Centro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológico |
| Description: | La extracción de información semántica (extracción de hechos) se define como una subtarea de la extracción de información que se enfoca a la representación de datos estructurados en unidades llamadas hechos. La extracción de hechos en noticias puede ser utilizada para crear sistemas de noticias personalizadas e identificar sucesos de mayor interés. Además de contribuir a que una computadora adquiera conocimiento del tema tratado. A pesar de las múltiples investigaciones acerca de la extracción de hechos, en el idioma español no existe un amplio estudio sobre este tema. En esta investigación se presenta un método basado en un análisis estadístico para identificar patrones lingüísticos asociados a hechos aplicados a noticias de desastres naturales escritos en español. Se obtuvieron noticias de periódicos en línea de mayor circulación en México y se analizaron de manera morfosintáctica y estadística. La creación de una heurística permitió la identificación de patrones para la extracción de hechos. Se tuvo como resultado un corpus con 1502 noticias de desastres naturales distribuidos en 8 categorías. La investigación presenta una precisión del 83% y una cobertura del 92% por lo que creemos que nuestro método de solución es aceptable para la extracción de información semántica. La investigación está orientada a noticias de desastres naturales pero el método se puede aplicar en distintas categorías de noticias en las que se aplique un análisis estadístico. |
| metadata.dc.type: | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Collection(s) : | Tesis de Maestría en Computación |
Fichier(s) constituant ce document :
| Fichier | Description | Taille | Format | |
|---|---|---|---|---|
| MC_Vania_Mydori_Castillo_Rendon_2016.pdf | Tesis | 12.46 MB | Adobe PDF | Voir/Ouvrir |
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