{"id":16751,"date":"2002-07-05T00:00:00","date_gmt":"2002-07-05T00:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/aplicacion-de-tecnicas-de-redes-neuronales-a-la-extraccion-automatica-de-conceptos-complejos-orientada-a-la-caracterizacion-de-conocimiento-en-bases-de-datos\/"},"modified":"2002-07-05T00:00:00","modified_gmt":"2002-07-05T00:00:00","slug":"aplicacion-de-tecnicas-de-redes-neuronales-a-la-extraccion-automatica-de-conceptos-complejos-orientada-a-la-caracterizacion-de-conocimiento-en-bases-de-datos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/matematicas\/aplicacion-de-tecnicas-de-redes-neuronales-a-la-extraccion-automatica-de-conceptos-complejos-orientada-a-la-caracterizacion-de-conocimiento-en-bases-de-datos\/","title":{"rendered":"Aplicaci\u00f3n de t\u00e9cnicas de redes neuronales a la extracci\u00f3n autom\u00e1tica de conceptos complejos orientada a la caracterizaci\u00f3n de conocimiento en bases de datos"},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> Clara M. P\u00e9rez Molina <\/strong><\/h2>\n<p>En esta tesis se ha dise\u00f1ado e implementado un sistema orientado a la detecci\u00f3n y extracci\u00f3n de conceptos complejos para definir el conocimiento presente en documentos de texto, expresiones formadas por un n\u00famero no definido de t\u00e9rminos individuales y que forman una unidad de significado. para ello se han utilizado t\u00e9cnicas basadas en redes neuronales.  la informaci\u00f3n contenida en los documentos individuales es sometida a un proceso de filtrado y etiquetado hasta adoptar una forma que se traduce a patrones de comportamiento. El n\u00facleo del sistema est\u00e1 formado por una red neuronal artificial de aprendizaje no supervisado, esta red recibe un proceso de aprendizaje utilizando los patrones de compartimento  determinados en la fase previa. La red neuronal, una vez est\u00e1 debidamente entrenada, posibilita la extracci\u00f3n de los coneptos relacionados a partir  del estudio de los pesos de las neuronas. Para ello, la informaci\u00f3n que contiene la red es analizada e interpretada en una etapa posterior en la que se determinan las asociaciones que existen entre grupos de palabras. Los resultados del tratamiento de los documentos son almacenados en una base creada para tal fin y presentados a trav\u00e9s de una interfaz gr\u00e1fica.  el algoritmo de aprendizaje dise\u00f1ado para la red neuronal del sistema es una variaci\u00f3n de la regla de hebb para redes de memoria asociativa. este algoritmo de parendizaje refuerza los pesos de las neuronas proporcionalmente al producto entre la entrada y la salida de la red. De esta forma, se consigue que las neuronas aprendan asociaciones entre dichas entradas y salidas.  la aproximaci\u00f3n elegida para abordar el problema presenta algunas ventajas frente a otros m\u00e9todos basados en el an\u00e1lisis sint\u00e1ctico de los documentos, puesto que el sistema es capaz de detectar expresiones multipalabra no encontradas por dichos m\u00e9todos.  la caracter\u00edstica m\u00e1s destacable del sistema es la capacidad para detectar asociaciones e<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>Aplicaci\u00f3n de t\u00e9cnicas de redes neuronales a la extracci\u00f3n autom\u00e1tica de conceptos complejos orientada a la caracterizaci\u00f3n de conocimiento en bases de datos<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 Aplicaci\u00f3n de t\u00e9cnicas de redes neuronales a la extracci\u00f3n autom\u00e1tica de conceptos complejos orientada a la caracterizaci\u00f3n de conocimiento en bases de datos <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 Clara M. P\u00e9rez Molina <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 Nacional de educaci\u00f3n a distancia<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 07\/05\/2002<\/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> Mora Buend\u00eda Carlos De<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal: manuel Castro gil <\/li>\n<li>ricardo Ruiz fern\u00e1ndez (vocal)<\/li>\n<li>felipe S\u00e1nchez mateos (vocal)<\/li>\n<li>julio Gonzalo arroyo (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Clara M. 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