Estudio de integración de métodos de descubrimiento de conocimiento en web
La extracción de conocimiento a partir de fuentes heterogéneas de información embebida y en volúmenes de datos demasiado grandes, como podría ser la Web, tradicionalmente ha requerido de participación humana en la forma de reglas de extracción o bien de ejemplos de entrenamiento etiquetados de forma...
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| Autores principales: | , , , , |
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| Formato: | Objeto de conferencia |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2016
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/52903 |
| Aporte de: |
| Sumario: | La extracción de conocimiento a partir de fuentes heterogéneas de información embebida y en volúmenes de datos demasiado grandes, como podría ser la Web, tradicionalmente ha requerido de participación humana en la forma de reglas de extracción o bien de ejemplos de entrenamiento etiquetados de forma manual. Desde hace mas de una becada se han desarrollado una conjunto de algoritmos como OIE, TEXT RUNNER, WOEparse, WOE-pos, SRL-Lund, SRLUIUC, ReVerb, TRIPLEX. OLLIE, entre otros, dedicados a la tarea de extracción de conocimiento. En este contexto, este proyecto busca desarrollar un proceso capaz de integrar diversos algoritmos de extracción de conocimiento de forma inteligente, que dado una estructura de información inicial como entrada, que contienen conocimiento embebido, genere un conjunto de piezas de conocimiento (reglas de producción, subgrafos de una red semántica, entre otros). |
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