Tovar Vidal, MireyaTOVAR VIDAL, MIREYA; 98665Lasserre Chávez, Hugo Raziel2019-05-242019-05-242018-01https://hdl.handle.net/20.500.12371/986"Hoy en día muchas aplicaciones de procesamiento de lenguaje natural hacen uso de tesauros, listas de palabras o de términos clasi cados de manera taxonómica, empleados para representar conceptos, como el sistema WordNet [1] , 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 [2]. Las jerarquías de conceptos son importantes porque permiten la estructuración de información mediante categorías. Las relaciones de tipo is-a (es un) son un problema importante en la construcción de taxonomías, por lo que la adquisición automática de ese tipo de relaciones puede ser utilizado para construir una taxonomía e incluso una ontología. En este trabajo de investigación se proponen modelos para la extracción de relacionestipohipónimoehiperónimoatravésdemétodosquepermitanla identi cación de estos tipos de relaciones en corpus de dominio especí co, 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"pdfspaIngeniería y TecnologíaTesisWordnetSemántica--Procesamiento de datosLexicología--Procesamiento de datosopenAccess