Descubrimiento de conocimiento en bases de datos

Autores
Ramos, Lautaro; Schab, Esteban; Rivera, Ramiro; Richard, Cristhian; Cristaldo, Patricia; Nuñez, Juan Pablo; Róttoli, Giovanni; Ríos, Juan Manuel; Retamar, Soledad; Casanova, Carlos; De Battista, Anabella; Cagnina, Leticia; Herrera, Norma Edith
Año de publicación
2019
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
En la actualidad se generan diariamente grandes cantidades de datos de diversos tipos (e.g. textos, imágenes, audios y videos) generando nuevas fuentes de información que pueden ser aprovechadas para agregar valor al trabajo de las organizaciones. Particularmente el análisis automático de textos (análisis de sentimientos, minería de opinión) ha ganado terreno como alternativa o complemento a las fuentes de datos tradicionales de información de las organizaciones, cobrando relevancia las técnicas de Minería de Textos. La mayoría de los algoritmos, herramientas y recursos disponibles para Minería de Textos han sido probados y/o desarrollados para el idioma inglés, y por tanto presentan dificultades al ser empleados sobre textos escritos en otros idiomas como el español. Es por esta razón que es necesario trabajar en la elaboración de recursos específicos y en la adaptación de algoritmos y herramientas que contemplen las particularidades del idioma español con el fin de poder conseguir resultados de mayor calidad. En este artículo se presentan los tópicos de interés del proyecto Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos, en el que se investigan técnicas de minería de textos aplicables al procesamiento de textos en lenguaje español. En particular, se realizará el estudio, análisis y comparación de algoritmos de minería de textos utilizando corpus de textos en lenguaje español, para posteriormente proponer adaptaciones o mejoras a los mismos. Asimismo, se pretende evaluar el desempeño de técnicas de minería de datos sobre conjuntos de datos tradicionales complementados con información extraída a partir de textos relacionados.
Eje: Bases de Datos y Minería de Datos.
Red de Universidades con Carreras en Informática
Materia
Ciencias Informáticas
minería de datos
minería de textos
bases de datos
descubrimiento de conocimiento
idioma español
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/77011
Acceder
id SEDICI_81f06198fc3de09536eb1171196d5a88
oai_identifier_str oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/77011
network_acronym_str SEDICI
repository_id_str 1329
network_name_str SEDICI (UNLP)
spelling Descubrimiento de conocimiento en bases de datosRamos, LautaroSchab, EstebanRivera, RamiroRichard, CristhianCristaldo, PatriciaNuñez, Juan PabloRóttoli, GiovanniRíos, Juan ManuelRetamar, SoledadCasanova, CarlosDe Battista, AnabellaCagnina, LeticiaHerrera, Norma EdithCiencias Informáticasminería de datosminería de textosbases de datosdescubrimiento de conocimientoidioma españolEn la actualidad se generan diariamente grandes cantidades de datos de diversos tipos (e.g. textos, imágenes, audios y videos) generando nuevas fuentes de información que pueden ser aprovechadas para agregar valor al trabajo de las organizaciones. Particularmente el análisis automático de textos (análisis de sentimientos, minería de opinión) ha ganado terreno como alternativa o complemento a las fuentes de datos tradicionales de información de las organizaciones, cobrando relevancia las técnicas de Minería de Textos. La mayoría de los algoritmos, herramientas y recursos disponibles para Minería de Textos han sido probados y/o desarrollados para el idioma inglés, y por tanto presentan dificultades al ser empleados sobre textos escritos en otros idiomas como el español. Es por esta razón que es necesario trabajar en la elaboración de recursos específicos y en la adaptación de algoritmos y herramientas que contemplen las particularidades del idioma español con el fin de poder conseguir resultados de mayor calidad. En este artículo se presentan los tópicos de interés del proyecto <i>Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos</i>, en el que se investigan técnicas de minería de textos aplicables al procesamiento de textos en lenguaje español. En particular, se realizará el estudio, análisis y comparación de algoritmos de minería de textos utilizando corpus de textos en lenguaje español, para posteriormente proponer adaptaciones o mejoras a los mismos. Asimismo, se pretende evaluar el desempeño de técnicas de minería de datos sobre conjuntos de datos tradicionales complementados con información extraída a partir de textos relacionados.Eje: Bases de Datos y Minería de Datos.Red de Universidades con Carreras en Informática2019-04info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionObjeto de conferenciahttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdfhttp://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/77011spainfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/978-987-3984-85-3info:eu-repo/semantics/reference/hdl/10915/76941info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-10-15T11:05:35Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/77011Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-10-15 11:05:36.074SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse
dc.title.none.fl_str_mv Descubrimiento de conocimiento en bases de datos
title Descubrimiento de conocimiento en bases de datos
spellingShingle Descubrimiento de conocimiento en bases de datos
Ramos, Lautaro
Ciencias Informáticas
minería de datos
minería de textos
bases de datos
descubrimiento de conocimiento
idioma español
title_short Descubrimiento de conocimiento en bases de datos
title_full Descubrimiento de conocimiento en bases de datos
title_fullStr Descubrimiento de conocimiento en bases de datos
title_full_unstemmed Descubrimiento de conocimiento en bases de datos
title_sort Descubrimiento de conocimiento en bases de datos
dc.creator.none.fl_str_mv Ramos, Lautaro
Schab, Esteban
Rivera, Ramiro
Richard, Cristhian
Cristaldo, Patricia
Nuñez, Juan Pablo
Róttoli, Giovanni
Ríos, Juan Manuel
Retamar, Soledad
Casanova, Carlos
De Battista, Anabella
Cagnina, Leticia
Herrera, Norma Edith
author Ramos, Lautaro
author_facet Ramos, Lautaro
Schab, Esteban
Rivera, Ramiro
Richard, Cristhian
Cristaldo, Patricia
Nuñez, Juan Pablo
Róttoli, Giovanni
Ríos, Juan Manuel
Retamar, Soledad
Casanova, Carlos
De Battista, Anabella
Cagnina, Leticia
Herrera, Norma Edith
author_role author
author2 Schab, Esteban
Rivera, Ramiro
Richard, Cristhian
Cristaldo, Patricia
Nuñez, Juan Pablo
Róttoli, Giovanni
Ríos, Juan Manuel
Retamar, Soledad
Casanova, Carlos
De Battista, Anabella
Cagnina, Leticia
Herrera, Norma Edith
author2_role author
author
author
author
author
author
author
author
author
author
author
author
dc.subject.none.fl_str_mv Ciencias Informáticas
minería de datos
minería de textos
bases de datos
descubrimiento de conocimiento
idioma español
topic Ciencias Informáticas
minería de datos
minería de textos
bases de datos
descubrimiento de conocimiento
idioma español
dc.description.none.fl_txt_mv En la actualidad se generan diariamente grandes cantidades de datos de diversos tipos (e.g. textos, imágenes, audios y videos) generando nuevas fuentes de información que pueden ser aprovechadas para agregar valor al trabajo de las organizaciones. Particularmente el análisis automático de textos (análisis de sentimientos, minería de opinión) ha ganado terreno como alternativa o complemento a las fuentes de datos tradicionales de información de las organizaciones, cobrando relevancia las técnicas de Minería de Textos. La mayoría de los algoritmos, herramientas y recursos disponibles para Minería de Textos han sido probados y/o desarrollados para el idioma inglés, y por tanto presentan dificultades al ser empleados sobre textos escritos en otros idiomas como el español. Es por esta razón que es necesario trabajar en la elaboración de recursos específicos y en la adaptación de algoritmos y herramientas que contemplen las particularidades del idioma español con el fin de poder conseguir resultados de mayor calidad. En este artículo se presentan los tópicos de interés del proyecto <i>Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos</i>, en el que se investigan técnicas de minería de textos aplicables al procesamiento de textos en lenguaje español. En particular, se realizará el estudio, análisis y comparación de algoritmos de minería de textos utilizando corpus de textos en lenguaje español, para posteriormente proponer adaptaciones o mejoras a los mismos. Asimismo, se pretende evaluar el desempeño de técnicas de minería de datos sobre conjuntos de datos tradicionales complementados con información extraída a partir de textos relacionados.
Eje: Bases de Datos y Minería de Datos.
Red de Universidades con Carreras en Informática
description En la actualidad se generan diariamente grandes cantidades de datos de diversos tipos (e.g. textos, imágenes, audios y videos) generando nuevas fuentes de información que pueden ser aprovechadas para agregar valor al trabajo de las organizaciones. Particularmente el análisis automático de textos (análisis de sentimientos, minería de opinión) ha ganado terreno como alternativa o complemento a las fuentes de datos tradicionales de información de las organizaciones, cobrando relevancia las técnicas de Minería de Textos. La mayoría de los algoritmos, herramientas y recursos disponibles para Minería de Textos han sido probados y/o desarrollados para el idioma inglés, y por tanto presentan dificultades al ser empleados sobre textos escritos en otros idiomas como el español. Es por esta razón que es necesario trabajar en la elaboración de recursos específicos y en la adaptación de algoritmos y herramientas que contemplen las particularidades del idioma español con el fin de poder conseguir resultados de mayor calidad. En este artículo se presentan los tópicos de interés del proyecto <i>Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos</i>, en el que se investigan técnicas de minería de textos aplicables al procesamiento de textos en lenguaje español. En particular, se realizará el estudio, análisis y comparación de algoritmos de minería de textos utilizando corpus de textos en lenguaje español, para posteriormente proponer adaptaciones o mejoras a los mismos. Asimismo, se pretende evaluar el desempeño de técnicas de minería de datos sobre conjuntos de datos tradicionales complementados con información extraída a partir de textos relacionados.
publishDate 2019
dc.date.none.fl_str_mv 2019-04
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/conferenceObject
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Objeto de conferencia
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
info:ar-repo/semantics/documentoDeConferencia
format conferenceObject
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/77011
url http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/77011
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/978-987-3984-85-3
info:eu-repo/semantics/reference/hdl/10915/76941
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:SEDICI (UNLP)
instname:Universidad Nacional de La Plata
instacron:UNLP
reponame_str SEDICI (UNLP)
collection SEDICI (UNLP)
instname_str Universidad Nacional de La Plata
instacron_str UNLP
institution UNLP
repository.name.fl_str_mv SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Plata
repository.mail.fl_str_mv alira@sedici.unlp.edu.ar
_version_ 1846064110714748928
score 13.22299

Publicaciones similares