Aplicación de la teoría de agentes al modelo de Grafos para la detección de patrones en textos

Text mining puede ser definido como el descubrimiento de conocimiento en grandes colecciones de documentos. Se asocia principalmente al descubrimiento de patrones interesantes como clusters, asociaciones, desviaciones, similitudes, y diferencias. Por otro lado, los Attributed Relational Graphs (ARG)...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales: Ale, Juan María, Federico, Fernando Carlos
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2007
Materias:
Ciencias Informáticas
Informática
text mining
attributed relational graphs
Intelligent agents
Graph Theory
Text processing
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/23083
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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description Text mining puede ser definido como el descubrimiento de conocimiento en grandes colecciones de documentos. Se asocia principalmente al descubrimiento de patrones interesantes como clusters, asociaciones, desviaciones, similitudes, y diferencias. Por otro lado, los Attributed Relational Graphs (ARG) se definen como una extensión de los grafos ordinarios asociando atributos discretos o reales a sus vértices y arcos. El uso de los atributos permite a los ARG ser posibles de no sólo modelar estructuras topológicas de una entidad sino también sus propiedades no estructurales, que usualmente se pueden representar como vectores. Estas características hacen a esta herramienta un elemento útil a la hora de realizar búsqueda de patrones. Es por ello que, en este trabajo se define un algoritmo basado en grafos para la detección de patrones de textos. Debido a que el volumen de información que se debe procesar es grande, dicho algoritmo contempla la aplicación del modelo de agentes para controlar de manera dinámica el espacio de búsqueda y, en consecuencia, reducir los tiempos de procesamiento de los textos.
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