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dc.date.accessioned 2022-10-24T16:36:32Z
dc.date.available 2022-10-24T16:36:32Z
dc.date.issued 2022
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/144403
dc.description.abstract El Procesamiento de Lenguaje Natural es uno de los campos más desafiantes que se tiene en la actualidad. Dentro de éste, una de las áreas que surgen naturalmente es aquella que incluye los Sistemas de Búsqueda de Respuestas (Question Answering - QAfi cuyo objetivo consiste en dar respuestas correctas o concretas automáticamente a preguntas formuladas por el ser humano en lenguaje natural, evitando traer documentos u otros tipos de fuentes de información extensa. Al momento de realizar este tipo de sistemas, se hacen presente múltiples dificultades. Esto se debe a que el lenguaje natural es ambiguo y por lo tanto puede ser interpretado de diversas formas. Se hace principalmente evidente durante la interpretación de preguntas, pues basta con malinterpretar el tipo de la misma para generar resultados erróneos. Aquí surge la importancia de poder determinar correctamente lo esperado por la pregunta para poder procesarla, lo que se denomina como Question/Answer Classification. Gracias a la evolución de la Web Semántica, gran parte de la información disponible en la web se encuentran en forma de bases de conocimientos (Knowledge Bases - KB) para ser utilizados, lo que permite minimizar la posibilidad de existencia de ambigüedades, facilitando así el trabajo necesario para el desarrollo de aplicaciones que hagan uso de los datos tal y como es el caso. Así, el objetivo principal de este plan es la investigación y desarrollo de soluciones basadas en tecnologías de sistemas QA que permitan reducir la búsqueda de información para extraer las respuestas, sobre tecnologías de la Web Semántica a través de herramientas de Lenguaje Natural, lo que contribuye al desarrollo de agentes inteligentes inmersos en la Web. Para esto, se busca en una primera etapa poder realizar una clasificación correcta del tipo de pregunta, lo que permitirá optimizar a las siguientes etapas que abarcan el proceso de búsqueda, pues reduce el espacio de búsqueda e incluso filtrar cualquier tipo de respuesta que no sea apropiada. Una vez que este proceso de clasificación de preguntas se encuentre hecho, se procederá a afrontar el problema de localizar, extraer y presentar al usuario aquella información que desea conocer, mediante una respuesta concreta y de la forma más amigable posible. es
dc.format.extent 452-455 es
dc.language es es
dc.subject Sistemas de búsqueda de respuestas es
dc.subject Question answering es
dc.subject Predicción de la respuesta esperada es
dc.subject Generalización de texto es
dc.subject Procesamiento de lenguaje natural es
dc.subject Web semántica es
dc.title Question aswering aplicado a la web semántica: predicción de la respuesta esperada es
dc.type Objeto de conferencia es
sedici.identifier.isbn 978-987-48222-3-9 es
sedici.creator.person Oyarzun, Matias es
sedici.creator.person Roger, Sandra es
sedici.subject.materias Ciencias Informáticas es
sedici.description.fulltext true es
mods.originInfo.place Red de Universidades con Carreras en Informática es
sedici.subtype Objeto de conferencia es
sedici.rights.license Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
sedici.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
sedici.date.exposure 2022-04
sedici.relation.event XXIV Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (WICC 2022, Mendoza) es
sedici.description.peerReview peer-review es
sedici.relation.isRelatedWith http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/142555 es


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