Tesis de Doctorado

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Adquisición automática de hechos utilizando inferencia para la construcción de un grafo de conocimiento
(Benemérita Universidad Autónoma de Puebla, 2021-06) Ramos Flores, Orlando; RAMOS FLORES, ORLANDO; 701242; PINTO AVENDAÑO, DAVID EDUARDO; 275110; MONTES Y GOMEZ, MANUEL; 26238
"La adquisición de conocimiento empleando técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) es una tarea que ha sido estudiada a través de los años, y continúa siendo relevante en la actualidad, debido a la gran cantidad de información contenida principalmente en documentos no estructurados. Aplicar técnicas basadas en la Extracción de Información (EI) conlleva a automatizar el proceso y en gran medida a ahorrar recursos para obtener conocimiento de textos no estructurados. En este trabajo se presenta un enfoque para obtener hechos de documentos no estructurados, siguiendo un flujo de trabajo que inicio con la definición del tipo de información que se deseaba conocer (entidades nombradas), la forma en que se relaciona (extracción de relaciones), usando inferencia lógica sobre esta información para obtener nuevos hechos, y finalmente almacenar los hechos obtenidos en una estructura (grafo de conocimiento)".
Algoritmo de detección y estimación de trayectorias de obstáculos en desplazamientos vehiculares basado en visión computacional
(Benemérita Universidad Autónoma de Puebla, 2022-04-26) Reyes Cocoletzi, Lauro; REYES COCOLETZI, LAURO; 708553; Olmos Pineda, Ivan; 44309
"La navegación autónoma en vehículos terrestres se encuentra en desarrollo por distintas empresas privadas (automotriz, paquetería, agricultura, etc.) así como centros de investigación y desarrollo tecnológico, los cuales están trabajando en distintas técnicas y herramientas para alcanzar el desplazamiento autónomo. La evasión de obstáculos en ambientes reales es una problemática a resolver tomando en consideración que la detección y posterior estimación del recorrido de los objetos evita daños al vehículo además de daños a terceros. La tecnología utilizada actualmente (sensor láser de mapeo 3D) para la detección de obstáculos tiene el inconveniente de elevar los costos de los vehículos y las técnicas implementadas hasta el momento carecen del rendimiento requerido. Este trabajo de investigación propone un algoritmo basado en visión computacional para la estimación de trayectorias de objetos en la ruta de desplazamiento de un vehículo en ambientes de tránsito vehicular para prevenir colisiones".
Algoritmo de membresía para gramáticas de reemplazo de hiperaristas
(2021-08) Moyao Martínez, Yolanda; MOYAO MARTINEZ, YOLANDA; 80297; VILARIÑO AYALA, DARNES; 216751; LAVALLE MARTINEZ, JOSE DE JESUS; 64830
“Este trabajo trata del problema de membresía en gramáticas de reemplazo de hiperaristas (HRG). Dado un hipergrafo H con nodos e hiperaristas etiquetadas, dirigidas y enraizadas, el problema consiste en determinar si H ∈ L (G), donde G ∈ HRG, es decir si H está ́ en el lenguaje generado por G. Se conoce que el problema de membresía para HRG es, en general, intratable. Sin embargo, este problema se ha resuelto en tiempo polinomial pará algún un tipo restringido de HRG. El objetivo principal de esta investigación es desarrollar un algoritmo correcto con complejidad polinomial que resuelva el problema de membresía en HRG. Para lograr el objetivo fue necesario utilizar una definición ́ alternativa de la matriz de adyacencias para hipergrafos, la cual es una generalización de la matriz de adyacencias para grafos. En este trabajo se obtuvo un algoritmo Analizador, cuya complejidad es del orden O (l5 ), donde l es el número de vértices del hipergrafo de entrada. Este algoritmo lleva acabo el análisis directamente en la Matriz de Adyacencias del hipergrafo H. También, para el algoritmo propuesto se presenta la demostración de su corrección”.
Algoritmo de visión artificial para detección de reductores de velocidad en superficies viales
(Benemérita Universidad Autónoma de Puebla, 2022-01) Ballinas Hernandez, Ana Luisa; BALLINAS HERNANDEZ, ANA LUISA; 266291; Olmos Pineda, Ivan; 44309
"Uno de los desafíos actuales para la conducción autónoma es la detección temprana de irregularidades en las calles para evitar daños o accidentes vehiculares; en particular, la detección de reductores de velocidad es una tarea crucial para una navegación segura. En países en vías de desarrollo es muy común encontrar reductores de velocidad sin señalamiento lo que dificulta su detección. Las técnicas existentes no han logrado resolver esta tarea al 100 % ya que algunos de ellos no funcionan en entornos a escala real o presentan errores altos. En este trabajo se propone una metodología para la detección de reductores de velocidad tanto señalizados como sin señalamiento. Para los reductores de velocidad señalizados se entrena un modelo aplicando máquinas de vectores de soporte a un conjunto de imágenes 2D, donde se extraen histogramas de patrones binarios locales para reconocer los patrones de señalamiento a partir de un conjunto de imágenes y se obtiene una exactitud del 89 %. Para la detección de reductores sin señalamiento se aplica visión estéreo para reconstruir escenas 3D de calles que son convertidas en mallas triangulares aplicando triangulación de Delaunay".
Análisis de espectrogramas de señales EEG
(Benemérita Universidad Autónoma de Puebla, 2020-12) Ramos Aguilar, Ricardo; RAMOS AGUILAR, RICARDO; 480798; Olvera López, José Arturo; 48066
“Una de las formas más comunes para observar el funcionamiento del cerebro es a través de la interpretación de las señales eléctricas emitidas por este órgano. Un proceso usado frecuentemente para el análisis de la actividad eléctrica es la Elelectroencefalografía (EGG), del cual se obtienen las señales eléctricas. Las señales EEG pueden ser usadas con varios fines, como: medicina, para la identificación de enfermedades o desordenes mentales; en aplicaciones de interfaz cerebro-computadora para dirigir dispositivos usando la actividad cerebral; en el neuromarketing, útil para la exploración de la perspectiva de las personas sobre productos; psicología y neurociencia, para el estudio de procesos cerebrales como la atención, aprendizaje o memoria, entre otros. Para la utilización de las señales EEG en alguna aplicación, se hace un análisis visual con la finalidad de obtener información. Sin embargo, dependiendo de la actividad a interpretar el resultado puede ser el no esperado.Lo cual representa un problemática que ha sido enfrentado con análisis por medio de métodos matemáticos y computacionales para extraer información de las señales. Tradicionalmente, los métodos más usados son en diferentes dominios: tiempo, frecuencia, tiempo-frecuencia y métodos no lineales. El análisis de las señales EEG por medio de técnicas computacionales se compone de tres fases: adquisición/preprocesamiento, en donde se graban las señales.”
Análisis de la calidad de la pronunciación en lenguas indígenas de México mediante aprendizaje supervisado
(Benemérita Universidad Autónoma de Puebla, 2026-01) Ramos Aguilar, Eric; Ramos Aguilar, Eric; 0000-0002-3116-0803; Olvera López, José Arturo; 0000-0003-0639-1463
“El desarrollo computacional en los últimos años ha tomado relevancia en el procesamiento de lenguaje natural (PLN) en campos como análisis y comprensión del lenguaje, reconocimiento de voz, entre otros, uno de ellos es el análisis de la pronunciación, que considera algoritmos diseñados que procesan grandes cantidades de datos por medio de diferentes métodos. Las entradas de los algoritmos son audios digitales adquiridos de grabaciones de personas nativas de una lengua; de dichos audios comúnmente se extraen características acústicas y fonéticas, adquiriendo información de las señales de voz: excitación y tracto vocal, que están relacionadas con la fonética y articulación de la pronunciación. Mediante enfoques de aprendizaje supervisado se ha logrado llevar a cabo el análisis de la pronunciación de lenguas de bajos recursos (LBR), que en su mayoría son aquellas provenientes de lenguas indígenas que se encuentran en peligro de desaparecer. En este trabajo de investigación se propone un enfoque para el análisis de la pronunciación de lenguas indígenas de México. Inicialmente se realiza un estudio de técnicas para el preprocesamiento de audio, con la finalidad de poder extraer características con mayor relevancia, para construir modelos de aprendizaje supervisado que permitirá evaluar la pronunciación”.
Caracterización de señales electroencefalográficas para la identificación de conceptos asociados al proceso de comunicación humana
(Benemérita Universidad Autónoma de Puebla, 2022-10) Cerino Jiménez, Rigoberto; CERINO JIMENEZ, RIGOBERTO; 700591; VERGARA LIMON, SERGIO; 22133; PINTO AVENDAÑO, DAVID EDUARDO; 275110
"El ser humano a través de su evolución ha implementado distintos mecanismos para su comunicación, uno de ellos es el habla, otro es el lenguaje de señas y mensajes a través del cuerpo. Hoy en día, existe una cantidad significativa de la población que tiene problemas al comunicarse, ya sea porque ha perdido el habla, personas que no escuchan, o personas que no pueden comunicarse a través de algún protocolo establecido. Los trastornos del habla y del lenguaje en numerosos casos han significado que muchas personas corran el riesgo de exclusión social, ya que se encuentran sin acceso a formas de comunicación clave, como escribir, leer y hablar (Bautista, et al., 2017). Siendo así, el objetivo de esta investigación el generar un modelo computacional que sea capaz de identificar automáticamente las características o rasgos discriminantes que generan las ondas cerebrales a través de EEG, cuando el ser humano percibe conceptos, utilizando un conjunto de estímulos relacionados con el proceso de comunicación humana".
Clasificación multi-etiqueta de comentarios al estudiante en cursos en línea
(Benemérita Universidad Autónoma de Puebla, 2021-11) Ruiz Alonso, Dorian; ZEPEDA CORTES, CLAUDIA; 201772; CASTILLO ZACATELCO, HILDA; 80290; GARCIA CUE, JOSE LUIS; 69263
"Este trabajo trata sobre minería de textos educativa, un campo del procesamiento de lenguaje natural aplicado a la educación. La investigación tuvo por objetivo, proponer una metodología para analizar automáticamente los comentarios resultantes de la revisión y el análisis del docente a las actividades que envía el estudiante en cursos en línea de la licenciatura en derecho de la plataforma Blackboard en los niveles tarea, proceso, regulación, elogios y otros, categorizando los resultados mediante técnicas de minería de clasificación multi-etiqueta para estimar y evaluar la toma de decisiones respecto al desempeño docente. El incremento de estudiantes que se matricula en cursos de educación en línea magnifica los retos de docentes para proveer retroalimentación informativa y de alta calidad que ayude a los estudiantes en su autorregulación. Este hecho, hace necesario la construcción de herramientas que permitan analizar automáticamente las retroalimentaciones que generan los docentes para identificar áreas de oportunidad que les permitan mejorar su práctica docente".
Desarrollo de una red neuronal convolucional para la identificación paramétrica de un robot
(Benemérita Universidad Autónoma de Puebla, 2023-07) Carreón Díaz de León, Carlos Leopoldo; GONZALEZ CALLEROS, JUAN MANUEL; 102195; VERGARA LIMON, SERGIO; 22133
“En este trabajo de tesis se desarrolla una red neuronal convolucional para la identificación paramétrica de dos robots experimentales. En el estado del arte se encuentran metodologías convencionales de identificación paramétrica que utilizan mínimos cuadrados para hallar los parámetros dinámicos. Sin embargo, estas metodologías convencionales requieren tiempo ya que es necesario hallar una trayectoria optima para que se puedan hallar los parámetros dinámicos. Las redes neuronales convolucionales han mostrado una gran utilidad en tareas de clasificación y regresión de datos, por lo que se ha utilizado esta arquitectura en este trabajo. En el estado del arte se han encontrado trabajos de identificación paramétrica que utilizan redes neuronales, sin embargo, son utilizadas para auxiliar en la identificación paramétrica y no son utilizadas para hallar los parámetros directamente. Para realizar la identificación paramétrica en esta tesis, se utiliza una imagen generada con una técnica propuesta que utiliza las señales de posición, velocidad, aceleración y torque: se utiliza el modelo dinámico de un robot cartesiano y un brazo robot que son los dos casos de estudio. Se proponen dos redes neuronales convolucionales para cada caso de estudio y son entrenadas con la técnica propuesta de generación de imágenes y un conjunto de datos de simulación para ambos robots; ambas redes neuronales convolucionales han sido entrenadas con el gradiente descendente del error”.
Determinación del número de centroides en el algoritmo Improved-FPAC para el agrupamiento de documentos de texto
(Benemérita Universidad Autónoma de Puebla, 2025-12) Magallón Juan-Qui, Inti Sandino; Magallón Juan-Qui, Inti Sandino; 0000-0002-6799-1086; Vilariño Ayala, Darnes; 0000-0002-3539-2783; Martínez Trinidad, José Francisco; 0000-0001-7973-9075
“En esta tesis abordamos el problema de cómo mejorar la calidad del agrupamiento de documentos de texto usando el algoritmo Improved-FPAC. Es importante des tacar la necesidad de categorizar documentos de texto de manera eficiente para facilitar la toma de decisiones y la búsqueda de información en grandes volúmenes de datos. Los algoritmos tradicionales, como K-Means, a menudo no representan adecuadamente la estructura de los datos, ya que utilizan un solo centroide por gru po, lo que puede ser insuficiente en situaciones reales. Para solucionar esto, nuestro trabajo propone un método para determinar el número de centroides por cluster con siderando las características específicas del corpus, el número de documentos y el vocabulario, previo a realizar el agrupamiento de documentos y un algoritmo que evalúa en cada iteración el número de centroides para cada grupo para Improved FPAC. Tanto el método como el algoritmo propuesto se validan experimentalmente y muestran mejoras significativas en la calidad de los agrupamientos sin aumentar demasiado el tiempo de ejecución. Estas alternativas se adaptan mejor a las particularidades de cada conjunto de datos, superando las limitaciones de los valores fijos de centroides utilizados en estudios previos. La investigación presenta una me jora importante al algoritmo Improved-FPAC, ofreciendo una forma más adaptativa y eficiente de determinar el número de centroides, lo que resulta en una mejor calidad en el agrupamiento de documentos de texto”.
Development of fast algorithms for reduct computation
(Benemérita Universidad Autónoma de Puebla, 2022-12) Rodríguez Diez, Vladímir; RODRIGUEZ DIEZ, VLADIMIR; 634370; Olvera López, José Arturo; 48066; Martínez Trinidad, José Francisco; 20250; LAZO CORTES, MANUEL SABINO; 493154
"Rough Set Theory deals with imperfect knowledge in machine learning. Within Rough Set Theory, reducts are minimal subsets of attributes that preserve the discernibility power of the complete set of attributes in a dataset. Reducts are specially useful as an attribute reduction technique for classification and data storage. Unfortunately, computing all reducts of a dataset has exponential complexity regarding the number of attributes. Therefore, we proposed here a hardware approach for computing all reducts. The proposed platform outperforms previous hardware and software implementations in terms of runtime. In addition, a new algorithm for computing all reducts that uses simple operations for candidate evaluation, which is the fastest algorithm for an specific kind of datasets, was introduced. Furthermore, an experimental study for finding a relation between some properties of a dataset and the fastest algorithms for computing reducts, is presented. This study provides a guide for determining the appropriated algorithm for a specific problem. We proposed finally a new algorithm for computing all the shortest reducts. This new algorithm outperforms all other state–of–the–art algorithms for most datasets".
Diseño de un algoritmo para la revisión de creencias entre formas conjuntivas
(2021) Bello López, Pedro; BELLO LOPEZ, PEDRO; 80291; DE ITA LUNA, GUILLERMO; 57559
"El problema a tratar en este trabajo de tesis es proponer un algoritmo para la revisión y actualización de una base de conocimiento usando lógica proposicional. Una base de conocimiento almacena conocimiento en una forma legible para la computadora, usualmente con el fin de obtener razonamiento deductivo automático aplicado a ellas, las cuales contienen una serie de datos en forma de reglas que describen el conocimiento de manera lógicamente consistente usando operadores lógicos".
Estimación de posición de una cámara monocular utilizando aprendizaje continuo
(Benemérita Universidad Autónoma de Puebla, 2026-01) Cabrera Ponce, Aldrich Alfredo; Cabrera Ponce, Aldrich Alfredo; 0000-0002-9998-7444; Martín Ortíz, Manuel Isidrio; 0000-0002-4725-2059; Olvera López, José Arturo; 0000-0003-0639-1463; Olmos Pimentel, Roberto; 0000-0001-6627-7158
"Esta tesis presenta el desarrollo de estrategias de aprendizaje continuo para la localización visual de una cámara monocular a bordo de un dron en situaciones de pérdida de señal GPS. El objetivo principal fue diseñar una metodología de localización de respaldo capaz de proporcionar una posición aproximada a la real, mientras incorpora de manera dinámica nueva información del entorno. Para lograr este objetivo, se propusieron tres esquemas de localización basados en aprendizaje continuo: localización topológica, localización jerárquica y localización progresiva utilizando la percepción visual del escenario mediante imágenes aéreas. Además, se implementaron dos estrategias de aprendizaje continuo y un mecanismo de búsqueda para asociar las imágenes de prueba con su posición correspondiente. Los experimentos se realizaron en escenarios controlados con datos reales capturados en vuelo, evaluando el desempeño de las propuestas frente a trayectorias discontinuas y diversos entornos. Los resultados demostraron que las metodologías permiten recuperar la localización aproximada a la velocidad de procesamiento de la imagen, demostrando su uso como un sistema de respaldo ante fallas de GPS. A diferencia de enfoques tradicionales que requieren largos tiempos de entrenamiento y grandes conjuntos de datos, en este trabajo se exploró el uso de redes ligeras y arquitecturas binarias capaces de estimar la posición en tiempo cercano a la frecuencia de captura de la cámara".
Generación de una plataforma que asista en la creación de redes neuronales para su simulación en Matlab
(Benemérita Universidad Autónoma de Puebla, 2021-07) González Arriaga, Daniel Marcelo; VARGAS TREVIÑO, MARIA AURORA DIOZCORA; 22132; GUERRERO GARCIA, JOSEFINA; 219594
“Este artículo presenta una plataforma de software (SP) que ayuda a generar redes neuronales convolucionales y feedforward y se propone un algoritmo de identificación paramétrico para un robot cartesiano utilizando redes neuronales convolucionales (CNN) generadas y entrenadas con el SP propuesto. La interfaz de usuario es amigable y ayuda en el desarrollo de redes neuronales convolucionales y de avance. El SP está hecho en LabVIEW®. El usuario no necesita el conocimiento completo de las matemáticas utilizadas para realizar el entrenamiento o la ejecución de la red o las habilidades de programación para realizar el código que realiza dichas tareas. El SP está diseñado para reducir el tiempo de despliegue de las redes neuronales, proporcionando al usuario una interfaz gráfica que guía al usuario a través de la formación y desarrollo de la red neuronal, esta es una de las principales contribuciones. La interfaz del SP se describe en este artículo, mostrando todas las opciones que se ofrecen. Se presentan tres aplicaciones de redes neuronales generadas son el SP. Red neuronal para la identificación de números en imágenes”.
Implementación de un sistema no invasivo para la identificación del nivel de atención en personas
(Benemérita Universidad Autónoma de Puebla, 2021-03) García Suárez, Alfredo; GARCIA SUAREZ, ALFREDO; 553937; GONZALEZ CALLEROS, JUAN MANUEL; 102195; PALOMINO MERINO, AMPARO DORA; 35191
"El nivel de atención en las personas está asociado con la eficiencia en sus actividades intelectuales, en su nivel de comprensión y en el desarrollo de su habilidad creativa como se indica en Aballay et al. (2015), Aymerich-franch (2012) y Hernández (2015). Es fundamental conocer el comportamiento de las variables fisiológicas involucradas en este proceso, ya que a partir de las mismas se pueden determinar con mayor precisión los estados de atención de una persona. Usando esta información, una persona puede tener retroalimentación sobre su actividad cognitiva y así elevar la atención sobre la actividad realizada y en consecuencia mejorar su rendimiento cognitivo. Actualmente existen dispositivos, de índole comercial y de investigación, que miden el estado de atención del ser humano."
Método de extracción de rasgos faciales para la autenticación de personas
(Benemérita Universidad Autónoma de Puebla, 2022-05) Aparicio Arroyo, Aida Anai; APARICIO ARROYO, AIDA ANAI; 628659; Olmos Pineda, Ivan; 44309
"Dentro de la visión por computadora, existen diferentes áreas de investigación, como: identificación, reconocimiento y autenticación. Actualmente, la autenticación de personas se ha convertido en una forma de mantener la seguridad en diferentes ámbitos. Existen diversas maneras de autenticar personas, como utilizando su voz, huella dactilar, rasgos faciales o su iris. En los últimos años, se han desarrollado un sin fin de algoritmos de seguridad capaces de autenticar personas a través de sus rasgos faciales, pero estos algoritmos o sistemas de seguridad, tienen un buen rendimiento bajo ciertas circunstancias, como que la persona esté de frente a la cámara de vigilancia, que haya una buena iluminación o que se cuente con una buena cámara. Tomando en cuenta las especificaciones de los sistemas existentes y sus pequeñas ineficiencias, en este trabajo se presenta el diseño de un método de extracción de rasgos faciales, el cual, por sus características y precisión, servirá para el proceso de autenticación de personas. Este método fue diseñado, tratando de abordar las características de los algoritmos existentes y que, además, como aportación, abarque la opción de que la persona sea autenticada no solo cuando esté de frente a la cámara, sino también estando de perfil".
Un método para el agrupamiento con traslape para documentos basado en k-means traslapado
(2020) Beltrán Martínez, Beatriz; BELTRAN MARTINEZ, BEATRIZ; 80293; VILARIÑO AYALA, DARNES; 216751; Martínez Trinidad, José Francisco; 20250
"Existe una gran cantidad de algoritmos propuestos en la literatura y que generan grupos sin traslape, a pesar de que dichos algoritmos resuelven muchos problemas que han sido planteados durante su desarrollo, en la actualidad existen algunos problemas que requieren una solución donde el agrupamiento no sea disjunto, es decir, obteniendo grupos que consideren un traslape. En la presente investigación se desarrolla un método de agrupamiento con traslape para documentos basado en el algoritmo k-means traslapado con peso (WOKM)."
Método para el descubrimiento de tópicos con aprendizaje profundo
(Benemérita Universidad Autónoma de Puebla, 2024-01) Lezama Sánchez, Ana Laura; LEZAMA SANCHEZ, ANA LAURA; 788155; TOVAR VIDAL, MIREYA; 98665; REYES ORTIZ, JOSE ALEJANDRO; 207359
"En internet existe una cantidad masiva de información de la que es posible extraer datos importantes para algún propósito particular. Sin embargo, analizar o extraer información manualmente no es una tarea fácil de realizar. Analizar mucha información disponible en internet es una tarea difícil y obtener información relevante sigue siendo una tarea costosa. Por lo que, una de las áreas de la Inteligencia Artificial (IA) con la que es posible obtener la información esencial de un documento es a través del Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) en particular a través de la tarea del descubrimiento de tópicos. Esta tarea permite extraer la idea central de un documento; también puede ser aplicado a datos masivos de información, permitiendo descubrir la idea central de una colección de documentos. Por lo tanto, en esta tesis doctoral se propone el desarrollo de un método para el descubrimiento de tópicos en los corporal 20-Newsgroup y Reuters. El método consta de 5 fases. Las cuales están compuestas de: pre-procesamiento de textos, extracción de relaciones semánticas, construcción del modelo de incrustación, clasificación de texto y descubrimiento de tópicos".
Metodología para el análisis del consumo eléctrico
(Benemérita Universidad Autónoma de Puebla, 2021-11) Pérez Camacho, Blanca Nydia; PEREZ CAMACHO, BLANCA NYDIA; 165527; GONZALEZ CALLEROS, JUAN MANUEL; 102195
"En el presente documento se presenta una propuesta metodología de los módulos que conforman el desarrollo del diseño de un sistema de análisis del consumo eléctrico. La metodología se desarrolla según se identifica va el flujo de datos de consumo desde que son adquiridos hasta que son mostrados con fines de retroalimentación al usuario, este flujo de datos se alinea a la arquitectura hardware de los sistemas de demanda; así, la propuesta metodología abarca desde la obtención de los datos hasta la presentación de una propuesta de estado de los dispositivos que caracterizan al contexto de uso de implementación del sistema. El objetivo de un sistema de análisis del consumo eléctrico es el de hacer que el consumo eléctrico del contexto de uso en el cual se encuentra implementado se realice de manera eficiente. El contexto de uso se define por el usuario, el ambiente y los dispositivos que caracterizan el escenario de implementación".
Metodología para el aprendizaje ontológico semiautomático de dominio pedagógico
(Benemérita Universidad Autónoma de Puebla, 2020-12) Alemán Muñoz, Candy Yuridiana; ALEMAN MUÑOZ, CANDY YURIDIANA; 418302; SOMODEVILLA GARCIA, MARIA JOSEFA; 64545; VILARIÑO AYALA, DARNES; 216751
“En este trabajo de tesis de experimenta con distintas técnicas de PLN para la construcción semiautomática de ontologías en el dominio pedagógico. Se eligen tres subdominios relacionados con el aprendizaje significativo, y con estos datos, se utiliza como entrada un conjunto de artículos escritos en español, alusivos a dichos temas. En la realización de los experimentos propuestos se diseñan procedimientos que pueden ser útiles para otras tareas propias del área. El documento se divide en 6 capítulos que abarcan tres secciones principales: En los capítulos I, II y III se desarrolla la fundamentación de la investigación, abarcando el planteamiento del problema y los conceptos teóricos relacionados con este. Finalmente, se describen algunas investigaciones relacionadas con dicha investigación, tanto en las áreas de pedagogía como inteligencia artificial. La segunda sección integra los capítulos IV y V, donde se explica la metodología propuesta para resolver el problema planteado en la primera sección. Se describen las técnicas implementadas y el objetivo de éstas, se analizan los resultados obtenidos de acuerdo a los recursos creados para la evaluación, además de generar ontologías manuales que ayuden a este proceso. Finalmente, en el capítulo VI se presentan las conclusiones sobre la investigación, integrando comentarios sobre los experimentos y contribuciones para las ciencias computacionales y pedagogía.”

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