Representación vectorial de relación de hiponimia e hiperonimia en español

dc.contributor.advisorOncevay Marcos, Felix Arturo
dc.contributor.authorUtia Deza, Jose Vicente
dc.date.accessioned2020-09-03T20:40:59Z
dc.date.available2020-09-03T20:40:59Z
dc.date.created2019
dc.date.issued2020-09-03
dc.description.abstractActualmente, gracias a Internet y a la Web se dispone de información casi ilimitada, la cual está representada a nivel de textos en su mayoría. Así, dado que acceder a estos textos en su mayoría es de libre acceso, nace el interés por su manipulación de una manera automatizada para poder extraer información que se considere relevante. El presente trabajo de investigación se ubica dentro de la detección automática de relaciones léxicas entre palabras, que son relaciones que se establecen entre los significados de las palabras tal como se consigna en el diccionario. En particular, se centra en la detección de relaciones de hiponimia e hiperonimia, debido a que éstas son relaciones de palabras en las que una de ellas engloba el significado de otra o viceversa, lo cual podría considerarse como categorización de palabras. Básicamente, el método propuesto se basa en la manipulación de una representación vectorial de palabras denominado Word Embeddings, para resaltar especialmente áquellas que tengan relación jerárquica, proceso que se realiza a partir de textos no estructurados. Tradicionalmente, los Word Embeddings son utilizados para tareas de analogía, es decir, para detectar relaciones de sinonimia, por lo que se considera un poco más complejo utilizar estos vectores para la detección de relaciones jerárquicas (hiperonimia e hiponimia), por consecuencia se proponen métodos adicionales para que, en conjunto con los Word Embeddings, se puedan obtener resultados eficientes al momento de detectar las relaciones entre distintos pares de palabras.es_ES
dc.description.abstractCurrently, thanks to the Internet and Web, almost unlimited information is available, which is mostly represented at text level. Thus, given that access to these texts is mostly freely available, interest in their manipulation is born in an automated way to extract information that is considered relevant. The present research work is located within the automatic detection of lexical relations between words, which are relations that are established between the meanings of words as it is stated in the dictionary. In particular, it focuses on the detection of hyponymy and hyperonymy relationships, because these are word relationships in which one of them encompasses the meaning of another or vice versa, which could be considered as categorization of words. Basically, the proposed method is based on the manipulation of Word Embeddings to highlight especially words that have a hierarchical relationship, a process that is carried out from unstructured texts. Traditionally, Word Embeddings are used for analogy tasks, that is, to detect synonymy relationships, so it is considered a bit more complex to use these vectors for the hierarchical relationships (hyperonimia and hyponymy) detection, therefore, additional methods are proposed, so in conjunction with the Word Embeddings, efficient results can be obtained when detecting the relationships between different pairs of words.es_ES
dc.description.uriTesises_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12404/16962
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherPontificia Universidad Católica del Perúes_ES
dc.publisher.countryPEes_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/*
dc.subjectComputación semánticaes_ES
dc.subjectProcesamiento de lenguaje natural (Computación)es_ES
dc.subjectEnseñanza con ayuda de computadorases_ES
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.00es_ES
dc.titleRepresentación vectorial de relación de hiponimia e hiperonimia en españoles_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_ES
renati.advisor.dni46440101
renati.discipline611087es_ES
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#maestroes_ES
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_ES
thesis.degree.disciplineInformática con mención en Ciencias de la Computaciónes_ES
thesis.degree.grantorPontificia Universidad Católica del Perú. Escuela de Posgradoes_ES
thesis.degree.levelMaestríaes_ES
thesis.degree.nameMaestro en Informática con mención en Ciencias de la Computaciónes_ES

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