Integración de métodos de descubrimiento de conocimiento embebido en fuentes de información desestructuradas - Rodríguez, Juan Manuel (2023)
Los métodos existentes de extracción de conocimiento para la Web (Open Information Extraction) tienen una precisión y una exhaustividad considerablemente baja, de alrededor del 60% y si bien tienen un gran potencial en cuanto a su aplicabilidad, es necesario mejorar su desempeño. Existen además otros problemas abiertos que están siendo abordados por varios autores como por ejemplo: la extracción de relaciones semánticas no informativas, la extracción de información subjetiva y el soporte para idiomas distintos del inglés. El principal aporte de esta tesis consiste en la publicación de 3 métodos novedosos de extracción de conocimiento para la Web, uno para idioma inglés: ATP-OIE y dos para idioma español: TP-OIE-ES y ECMes. Así mismo, se propone un marco de referencia único para la evaluación de los métodos, esto es la construcción de un conjunto de pruebas y una definición precisa de las métricas a utilizar y de cómo implementarlas. ATP-OIE es un algoritmo autónomo, capaz de aprender de ejemplos y capaz de aprender nuevos patrones de extracción mientras se está ejecutando de forma productiva. Por su parte, TP-OIE-ES replica el comportamiento de ATP-OIE para idioma español, con la salvedad de que no es capaz de aprender nuevos patrones mientras se ejecuta de forma productiva. Por último, ECMes es una versión reentrenada de TP-OIE-ES con otras mejoras adicionales. ECMes ha obtenido un mejor desempeño en idioma español, en los conjuntos evaluados, que otros métodos similares en el estado del arte.