Mejoras aplicadas a la extracción de relaciones semánticas para la Web en español

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Título: Mejoras aplicadas a la extracción de relaciones semánticas para la Web en español
Título alternativo: Improvements applied to Open Information Extraction in Spanish
Autor/es: Rodríguez, Juan M. | Merlino, Hernán D. | Pesado, Patricia
Palabras clave: Extracción de conocimiento | Extracción de relaciones semánticas | Procesamiento de lenguaje natural | Knowledge extraction | Semantic relationship extraction | Natural language processing | Open Information Extraction
Área/s de conocimiento: Lenguajes y Sistemas Informáticos
Fecha de publicación: mar-2021
Editor: Sociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Natural
Cita bibliográfica: Procesamiento del Lenguaje Natural. 2021, 66: 133-140. https://doi.org/10.26342/2021-66-11
Resumen: En este trabajo de investigación se presenta un método novedoso de extracción de relaciones semánticas para la Web en español llamado ECMes. Este método es comparado con otros métodos similares en el estado-del-arte utilizando para ello dos conjuntos de prueba diferentes: uno conocido y ya utilizado en trabajos anteriores relacionados y otro construido específicamente para este artículo utilizando fuentes heterogéneas de datos. En el primero de los conjuntos de datos ECMes obtuvo la mejor precisión, la mejor exhaustividad (recall) y por lo tanto la medida F1 más alta en relación a los otros métodos evaluados. En el segundo de los conjuntos de datos obtuvo la mejor exhaustividad (recall) y la medida F1 más alta. | This paper introduces a novel method of Open Information Extraction in Spanish called ECMes. This method is compared to other similar methods in the state-of-the-art using two different testing datasets: one is a well known dataset, already used in previous related works and the second dataset was constructed specifically for this article using heterogeneous data sources. In the first dataset ECMes obtained the highest precision, recall and F1 measurement. In the second dataset, ECMes obtained the highest recall and the highest F1 measurement.
URI: http://hdl.handle.net/10045/114247
ISSN: 1135-5948
DOI: 10.26342/2021-66-11
Idioma: spa
Tipo: info:eu-repo/semantics/article
Derechos: © Sociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Natural
Revisión científica: si
Versión del editor: https://doi.org/10.26342/2021-66-11
Aparece en las colecciones:Procesamiento del Lenguaje Natural - Nº 66 (2021)

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