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https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/4477
Title: | BUSQUEDA DE INFORMACION PUBLICA UTILIZANDO TECNICAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL |
Authors: | GARCIA ARZATE, JULIAN |
metadata.dc.subject.other: | Procesamiento de Lenguaje Natural, algoritmos de Aprendizaje Automático |
Issue Date: | 2019-07-31 |
Publisher: | Tecnológico Nacional de México |
metadata.dc.publisher.tecnm: | Instituto Tecnológico de Chihuahua II |
Description: | La presente tesis describe una metodología donde se utilizan herramientas de Inteligencia Artificial para realizar búsquedas y clasificación de información pública en idioma español, con el fin de obtener textos previamente almacenados en una Base de Datos y cuyo resultado contenga información similar a la petición inicialmente dada, todo esto a partir de métodos de Recuperación de Información (RI), Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) y algoritmos de Aprendizaje Automático. En este contexto para alcanzar el fin que se persigue se consideran dos preceptos primordiales de la Inteligencia Artificial que son sus Fundamentos y sus Ramas; dentro de los fundamentos se encuentran la Lingüística Computacional y las bases Matemáticas; desde de la Lingüística Computacional se contempla al Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN), este último contiene varios métodos de Recuperación y Extracción de Información en el que se destaca el TF-IDF. Por otro lado en lo referente a sus Ramas, estas, contienen algoritmos de Aprendizaje Automático del tipo supervisados y no supervisados, dentro de los algoritmos no supervisados, están los Valores Singulares de Descomposición, mientras que del lado de los algoritmos supervisados se encuentra la Máquina de Soporte a Vectores, todo esto con el apoyo de bases matemáticas para llegar al objetivo que se persigue en este proyecto. |
metadata.dc.type: | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
Appears in Collections: | TESIS MAESTRIA EN SISTEMAS COMPUTACIONALES |
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Tesis-B?squeda de informaci?n p?blica utilizando t?cnicas de inteligencia artificial - Juli?n garc?a arzate.pdf | 3.72 MB | Adobe PDF | View/Open |
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