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Título : BUSQUEDA DE INFORMACION PUBLICA UTILIZANDO TECNICAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Autor : GARCIA ARZATE, JULIAN
metadata.dc.subject.other: Procesamiento de Lenguaje Natural, algoritmos de Aprendizaje Automático
Fecha de publicación : 2019-07-31
Editorial : Tecnológico Nacional de México
metadata.dc.publisher.tecnm: Instituto Tecnológico de Chihuahua II
Descripción : 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
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