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http://infotec.repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1027/451| Aprendizaje supervisado en espacios semánticos | |
| MARIO GRAFF GUERRERO | |
| Acceso Abierto | |
| Atribución-NoComercial-SinDerivadas | |
| Semántica | |
| El presente proyecto se encuentra en el área de Inteligencia Computacional, especificamente, en aprendizaje supervisado. El objetivo es estudiar y proponer técnicas para usar algoritmos de aprendizaje supervisado en problemas representados en espacios semánticos. Entendiéndose por espacio semántico el representar al objeto por un conjunto de vectores, donde cada vector es una característica de ese objeto - contrastando, de manera tradicional, un objeto se representa por un vector y cada característica es el valor que toma el vector en la coordenada asociada. Los espacios semánticos están siendo muy populares en tareas de categorización de texto, comúnmente, el algoritmo que muestra el mejor desempeño para una tarea en particular usa una representación semántica, paradójicamente sistemas no competitivos también utilizan representaciones semánticas. Cabe mencionar, que la diferencia en rendimiento se acentúa en lenguajes donde las técnicas de procesamiento no están tan desarrolladas. Este comportamiento da evidencia de la necesidad de estudiar algoritmos de aprendizaje supervisado en espacios semánticos que sean además independientes de dominio y lenguaje. Objetivo general: Analizar, en términos de rendimiento y generalización, proponer y adaptar algoritmos de aprendizaje supervisado a espacios semánticos. Los objetivos específicos son: 1. Analizar el rendimiento de las diferentes transformaciones (m) de espacios semánticos a espacios vectoriales propuestas en la literatura. 2. Proponer y analizar transformaciones (m) de espacios semánticos a espacios vectoriales de tal manera que el algoritmo a utilizar sea la composición del algoritmo con la transformación es decir h ◦ m. 3. Integrar transformaciones (m) de espacios semánticos a espacios vectoriales con algoritmos de aprendizaje H de tal manera que estos componentes se optimicen de manera conjunta. Es decir, sea M el conjunto de transformaciones, entonces el algoritmo a utilizar sea h ∗ = arg min h,m∈H×M E(h ◦ m|X ). Protocolo de investigación | |
| INFOTEC Centro de Investigación e Innovación en Tecnologías de la Información y Comunicación | |
| 2020-01 | |
| Protocolo de investigación | |
| Español | |
| Investigadores Público en general | |
| Graff Guerrero, M. (2020). Aprendizaje Supervisado en Espacios Semánticos. INFOTEC. | |
| OTRAS ESPECIALIDADES TECNOLÓGICAS | |
| Versión aceptada | |
| acceptedVersion - Versión aceptada | |
| Aparece en las colecciones: | Proyectos 2023 |
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| 2S_2_1_1-Dr_Mario_Graff-Protocolo de Investigación(Aprendizaje supervisado).pdf | 100.05 kB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |