Browsing by Author "Castillo , Julio"

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    Creación de corpus para aplicaciones de análisis de texto no estructurado
    (CONAIISI, 2025) Castillo , Julio; Cárdenas , Marina
    En este trabajo se presentan dos de las aplicaciones desarrolladas para dar soporte en las actividades de elaboración de material de entrenamiento para sistemas de minería de datos sobre texto no estructurado. Este material de entrenamiento será útil para aplicaciones relacionadas con la identificación de paráfrasis y traducción automática. La generación y análisis del material del entrenamiento para un sistema de análisis de texto no estructurado es una tarea muy ardua y artesanal para ser realizada por un humano, razón por la cual se ha propuesto construir un programa que permita ayudar a los anotadores humanos en la construcción semiautomática de corpus .
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    Herramientas para el desrrollo de sistemas de análisis de textos no estructurados
    (SEDICI, 2019) Cárdenas, Marina; Castillo , Julio; Navarro , Néstor; Velazco, Melisa
    En este artículo se describen las actividades desarrolladas y los subsistemas que conforman el proyecto de investigación que se denomina Desarrollo de Sistemas de Análisis de Texto, un proyecto de investigación homologado por la Secretaría de Ciencia y Técnica (SCyT) de la UTN. En este proyecto se trabaja en el desarrollo de herramientas que permitan realizar el análisis de información textual de una manera más eficiente, e involucra la creación de material de entrenamiento de los sistemas de análisis de textos y el desarrollo de herramientas software que sirvan para el análisis y procesamientos de grandes volúmenes de textos.
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    Sistemas de análisis textual en formato no estructurado sistemas de análisis textual en formato no estructurado
    (WICC, 2018) Castillo , Julio; Cárdenas, Marina; Navarro, Néstor; Hernández, Nicolás; Velazco, Melisa
    En este artículo se describen las actividades desarrolladas y los subsistemas que conforman el proyecto de investigación denominado Desarrollo de Sistemas de Análisis de Texto. Este proyecto aborda la problemática del desarrollo de herramientas que permitan recolectar, tabular, y etiquetar, textos en diferentes formatos y de diferentes fuentes de información con el propósito de someterlos a un posterior análisis utilizando aprendizaje automático y técnicas de minería de datos. Además del desarrollo de estas herramientas, el proyecto contempla el desarrollo de sistemas de análisis de texto que puedan abordar problemas como el reconocimiento de paráfrasis, es decir identificar oraciones (o párrafos) que tengan el mismo significado, o bien identificar oraciones-párrafos que estén semánticamente relacionados entre sí mediante una relación de implicación. Las líneas de investigación en la que se encuadra el proyecto es dentro de las áreas de lingüística computacional y de aprendizaje automático. En particular, el proyecto se enfoca en modelos que utilizan redes neuronales artificiales (RNA) para analizar y procesar textos no estructurados.
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    Software para asistencia en la creación de corpus para sistemas de análisis de texto no estructurado
    (WICC, 2015) Castillo , Julio; Cárdenas , Marina; Curti , Adrián; Casco , Osvaldo
    En este proyecto se busca utilizar técnicas de (machine aprendizaje learning), automático especialmente utilizando Redes Neuronales Artificiales (RNA) para analizar texto en lenguaje natural (por ejemplo un artículo de diario) y en base a ello determinar la existencia de texto (oraciones o párrafos) que tengan el "mismo sentido" es decir que presenten la misma semántica, o bien oraciones/párrafos que estén semánticamente relacionadas entre sí. Estos problemas son comúnmente conocidos como identificación de paráfrasis e implicación de textos, respectivamente. El fenómeno de paráfrasis puede pensarse como un caso particular de la implicación, que ocurre cuando la misma es bidireccional. En el presente trabajo se describen dos de las aplicaciones desarrolladas para dar soporte al proyecto en las actividades de elaboración de material de entrenamiento para sistemas de minería de datos sobre texto no estructurado.