Construcción semiautomática de un documento LEL utilizando técnicas de procesamiento de lenguaje natural

Tesina (Licenciatura en Sistemas) - Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Informática, 2021.

1. Introducción -- 1.1. Motivación -- 1.2. Objetivos -- 1.3. Contribución -- 1.4. Estructura de la tesina -- 2. Background -- 2.1. Léxico extendido del lenguaje -- 2.1.1. Introducción -- 2.1.2. Definición -- 2.1.3. Categorías de símbolos -- 2.1.4. Confección de un LEL -- 2.1.5. Conclusión -- 2.2. Procesamiento de lenguaje natural -- 2.2.1. Introducción -- 2.2.2. Definición -- 2.2.3. Uso de procesamiento de Lenguaje Natural -- 2.2.4. Normalización de texto, Lemmatization y Stemming -- 2.2.5. Tokenización -- 2.2.6. Bigramas y trigramas -- 2.2.7. Parts of Speech Tagging (POS Tagging) -- 2.2.8. Dependencias gramaticales -- 2.2.9. Conclusión -- 2.3. Aprendizaje automático -- 2.3.1. Introducción -- 2.3.2. Aprendizaje automático supervisado -- 2.3.3. Aprendizaje automático no-supervisado -- 2.4. Categorización de texto -- 2.4.1. Introducción -- 2.4.2. Definición -- 2.4.3. Ponderación de las palabras -- 2.4.4. Enfoque Naive Bayes -- 2.4.5. Conclusión -- 3. Estado del Arte -- 3.1. Introducción -- 3.2. Derivaciones -- 3.2.1. Diagrama de clases -- 3.2.2. Casos de usos -- 3.2.3. Modelos entidad relación -- 3.2.4. Glosarios de términos -- 3.3. Resumen de investigaciones -- 3.4. Conclusión -- 4. Herramienta propuesta -- 4.1. Introducción -- 4.2. Análisis de la estructura LEL -- 4.3. Arquitectura de la plataforma -- 4.3.1. Vista general de la plataforma -- 4.3.2. Python como lenguaje de programación -- 4.3.3. Plataforma web -- 4.3.4. Procesamiento de lenguaje natural: Spacy y NLTK -- 4.3.5. Aprendizaje automático: Sklearn -- 4.3.6. Base de datos MySQL -- 4.3.7. Repositorio central de multi-lenguaje -- 4.4. Esquema de extracción de información -- 4.5. Diseño de la herramienta -- 4.6. Implementación y flujo de la herramienta -- 4.6.1. Datos de entrada -- 4.6.2. Módulo de reglas heurísticas -- 4.6.3. Uso de módulos de reglas heurísticas y reestructuración de sentencias -- 4.6.4. Normalización de la entrada -- 4.6.5. Estructuración de texto: Obtener Sujetos y Objetos Principales -- 4.6.6. Interacción del usuario con los símbolos -- 4.6.7. Búsqueda de relaciones -- 4.6.8. Búsqueda de nociones y retroalimentación -- 5. Experimentación -- 5.1. Construcción del clasificador de Naive Bayes -- 5.1.1. Introducción -- 5.1.2. Muestras de aprendizaje -- 5.1.3. Preparación de la información para el clasificador de Bayes -- 5.1.4. Desbalanceo de datos y submuestreo (downsampling) -- 5.1.5. K-Fold Cross Validation -- 5.1.6. Resultados obtenidos -- 5.2. Resultados de la herramienta -- 5.2.1. Introducción -- 5.2.2. Resultados de la herramienta comparados con los documentos LEL -- 5.3. Conclusión de resultados -- 6. Conclusiones