Extracción automática de relaciones no taxonómicas en corpus de dominio

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dc.audiencegeneralPublices_MX
dc.contributorTovar Vidal, Mireya
dc.contributorLavalle Martínez, José de Jesús
dc.contributor.advisorTOVAR VIDAL, MIREYA; 98665
dc.contributor.advisorLAVALLE MARTINEZ, JOSE DE JESUS; 64830
dc.contributor.authorCabrera Moreno, Irvin Yair
dc.date.accessioned2020-02-04T16:48:15Z
dc.date.available2020-02-04T16:48:15Z
dc.date.issued2019-12
dc.description.abstract"En esta investigación se propone un algoritmo para la extracción de relaciones no taxonómicas en una ontología de Inteligencia Arti cial (IA), las cuales son evaluadas a través de una técnica de minería de datos: reglas de asociación, que cuenta con medidas estadísticas que determinan la probabilidad de ocurrencia entre los conceptos y el verbo conector relacionados. Los resultados experimentales indican que el 72% de las relaciones obtenidas en el algoritmo existen en la ontología de IA."es_MX
dc.folio885019TLes_MX
dc.formatpdfes_MX
dc.identificator7es_MX
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12371/4601
dc.language.isospaes_MX
dc.matricula.creator201316195es_MX
dc.publisherBenemérita Universidad Autónoma de Pueblaes_MX
dc.rights.accesopenAccesses_MX
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0es_MX
dc.subject.classificationINGENIERÍA Y TECNOLOGÍAes_MX
dc.subject.dbgunamSemánticaes_MX
dc.subject.dbgunamCorpus lingüísticoes_MX
dc.subject.lccOntología (Recuperación de la información)es_MX
dc.subject.lccLingüística computacionales_MX
dc.subject.lccMinería de datoses_MX
dc.thesis.careerLicenciatura en Ingeniería en Ciencias de la Computaciónes_MX
dc.thesis.degreedisciplineÁrea de Ingeniería y Ciencias Exactases_MX
dc.thesis.degreegrantorFacultad de Ciencias de la Computaciónes_MX
dc.thesis.degreetoobtainIngeniero (a) en Ciencias de la Computaciónes_MX
dc.titleExtracción automática de relaciones no taxonómicas en corpus de dominioes_MX
dc.typeTesis de licenciaturaes_MX
dc.type.conacytbachelorThesises_MX
dc.type.degreeLicenciaturaes_MX
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