| dc.contributor | TOVAR VIDAL, MIREYA; 98665 | |
| dc.contributor | LAVALLE MARTINEZ, JOSE DE JESUS; 64830 | |
| dc.creator | Cabrera Moreno, Irvin Yair | |
| dc.date.accessioned | 2020-02-04T16:48:15Z | |
| dc.date.accessioned | 2022-09-26T13:55:51Z | |
| dc.date.available | 2020-02-04T16:48:15Z | |
| dc.date.available | 2022-09-26T13:55:51Z | |
| dc.date.created | 2020-02-04T16:48:15Z | |
| dc.date.issued | 2019-12 | |
| dc.identifier | https://hdl.handle.net/20.500.12371/4601 | |
| dc.identifier.uri | http://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/3555283 | |
| dc.description.abstract | "En esta investigación se propone un algoritmo para la extracción de relaciones no
taxonómicas en una ontología de Inteligencia Arti cial (IA), las cuales son
evaluadas a través de una técnica de minería de datos: reglas de asociación, que cuenta con medidas estadísticas que determinan la probabilidad
de ocurrencia entre los conceptos y el verbo conector relacionados. Los resultados
experimentales indican que el 72% de las relaciones obtenidas en
el algoritmo existen en la ontología de IA." | |
| dc.language | spa | |
| dc.publisher | Benemérita Universidad Autónoma de Puebla | |
| dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 | |
| dc.rights | openAccess | |
| dc.title | Extracción automática de relaciones no taxonómicas en corpus de dominio | |
| dc.type | Tesis de licenciatura | |
