{"id":110242,"date":"2018-03-11T10:36:09","date_gmt":"2018-03-11T10:36:09","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/combinacion-de-sistemas-mediante-aprendizaje-automatico-en-tareas-de-procesamiento-de-lenguaje-natural\/"},"modified":"2018-03-11T10:36:09","modified_gmt":"2018-03-11T10:36:09","slug":"combinacion-de-sistemas-mediante-aprendizaje-automatico-en-tareas-de-procesamiento-de-lenguaje-natural","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/linguistica-computacional\/combinacion-de-sistemas-mediante-aprendizaje-automatico-en-tareas-de-procesamiento-de-lenguaje-natural\/","title":{"rendered":"Combinaci\u00f3n de sistemas mediante aprendizaje autom\u00e1tico en tareas de procesamiento de lenguaje natural"},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> Fernando Enriquez De Salamanca Ros <\/strong><\/h2>\n<p>En el \u00e1rea del procesamiento del lenguaje natural (pln) existen muchas tareas basadas en la clasificaci\u00f3n de diferentes elementos como palabras, frases y documentos. La utilizaci\u00f3n de algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico es muy com\u00fan para la resoluci\u00f3n de estas tareas, aunque las diferencias entre estas y entre los diferentes recursos utilizados hacen que no exista una soluci\u00f3n \u00f3ptima para cualquier situaci\u00f3n. La aplicaci\u00f3n de los m\u00e9todos de combinaci\u00f3n de clasificadores intenta aprovechar las virtudes de los diferentes tipos de clasificadores que tengamos a nuestra disposici\u00f3n para obtener mejores resultados que los conseguidos individualmente por estos clasificadores base. En este trabajo se realiza en primer lugar un an\u00e1lisis bibliogr\u00e1fico sobre la utilizaci\u00f3n que se ha hecho de los m\u00e9todos de combinaci\u00f3n existentes dentro del \u00e1rea del pln. A continuaci\u00f3n se muestran algunos experimentos iniciales que muestran los beneficios que pueden aportar estos m\u00e9todos en tareas de pln como el reconocimiento de entidades y la generaci\u00f3n de recursos ling\u00ed\u00bc\u00edsticos. M\u00e1s all\u00e1 de estos experimentos se lleva a cabo un estudio comparativo que muestra los resultados obtenidos por una gran cantidad de m\u00e9todos de combinaci\u00f3n, aplicados sobre un gran n\u00famero de recursos diferentes. Aparte de la mera aplicaci\u00f3n de estos m\u00e9todos tambi\u00e9n se estudia en profundidad los efectos de ciertas circunstancias bastante frecuentes, como la baja calidad de los clasificadores base o los datos de entrenamiento, en los resultados de la combinaci\u00f3n. Los estudios demuestran que adem\u00e1s de aportar mayor robustez al sistema de clasificaci\u00f3n, los m\u00e9todos de combinaci\u00f3n tambi\u00e9n permiten combinar diferentes valores de los par\u00e1metros de ejecuci\u00f3n de las herramientas base, adem\u00e1s de aprovechar diferentes formas de crear la diversidad necesaria. La creaci\u00f3n de diferentes versiones de los clasificadores o de los datos de entrenamiento son ejemplos de c\u00f3mo utilizar la combinaci\u00f3n cuando no se dispone inicialmente de la diversidad necesaria para aplicar estos m\u00e9todos. Adem\u00e1s existen escenarios m\u00e1s complejos que permiten integrar de forma eficiente informaci\u00f3n heterog\u00e9nea con el fin de completar la tarea de clasificaci\u00f3n con mejores resultados que utilizando \u00fanicamente los recursos preparados para dicha tarea. Tanto el an\u00e1lisis del estado del arte como la exhaustiva y variada parte experimental que aqu\u00ed se desarrolla puede servir de gu\u00eda para todos aquellos que se enfrenten a tareas de clasificaci\u00f3n , especialmente las relacionadas con el \u00e1rea del pln.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>Combinaci\u00f3n de sistemas mediante aprendizaje autom\u00e1tico en tareas de procesamiento de lenguaje natural<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 Combinaci\u00f3n de sistemas mediante aprendizaje autom\u00e1tico en tareas de procesamiento de lenguaje natural <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 Fernando Enriquez De Salamanca Ros <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 Sevilla<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 14\/07\/2011<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Direcci\u00f3n y tribunal<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Director de la tesis<\/strong>\n<ul>\n<li> <\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal: Horacio Rodr\u00edguez Hontoria <\/li>\n<li>Mar\u00eda  Teresa Martin Valdivia (vocal)<\/li>\n<li>Luis Alfonso Ure\u00f1a L\u00f3pez (vocal)<\/li>\n<li>Victor Jes\u00fas Diaz Madrigal (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Fernando Enriquez De Salamanca Ros En el \u00e1rea del procesamiento del lenguaje natural (pln) existen muchas tareas 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