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Titre: Método Híbrido para Extracción del Contexto Semántico de Términos Mediante el uso de Ontologías
Auteur(s): Peralta Espinoza, Ruben%737903
Date de publication: 2018-06-28
Editeur: Tecnológico Nacional de México
metadata.dc.publisher.tecnm: Centro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológico
Description: Desde la entrada de la era del Internet miles de personas comenzaron a subir páginas, formando así la Web 1.0 que siguió creciendo logrando la existencia de millones de páginas. En ese entonces la búsqueda de páginas se basada en la comparación de palabras clave ignorando completamente el significado de la información y en consecuencia obteniendo poca precisión en las búsquedas. En respuesta a esta problemática Tim Berners-Lee [1], propuso la Web semántica en el marco de la Web 2.0. El objetivo de la Web semántica es agregar significado a los elementos de una página Web utilizando un conjunto de tecnologías y modelos de representación del conocimiento dentro de las cuales destaca la ontología. La ontología es una representación formal del conocimiento en un dominio específico, formada por conceptos, relaciones, funciones, instancias y axiomas. Las consultas la Web semántica utilizando las ontologías busca el significado de los términos [2], en lugar de palabras clave. Los términos al estar asociados con otros términos proporcionando un mayor significado y en consecuencia las búsquedas se tornan más precisas. En este sentido, la precisión es producto de la cercanía entre términos que se realiza evaluado de la distancia entre las entidades a lo cual llamaremos similitud semántica de términos. La similitud semántica mide la cercanía de la relación de cada uno de los términos de una ontología estableciendo el contexto semántico de los términos. En particular, el contexto semántico nos permite determinar qué par de términos está más relacionado entre sí. En esta tesis se establece el desarrollo de un método híbrido para la extracción del contexto semántico de términos en documentos mediante el uso de ontologías a través de la medida de similitud de entidades, tomando en cuenta el peso de las aristas y las relaciones entre nodos.
metadata.dc.type: info:eu-repo/semantics/masterThesis
Collection(s) :Tesis de Maestría en Computación

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