Aplicación de técnicas de minería de texto para el descubrimiento de relaciones conceptuales entre trabajos de grado
DOI:
https://doi.org/10.24054/rcta.v2i38.1280Palabras clave:
Minería de texto, Aprendizaje automático, Relaciones conceptuales, Doc2vec, Word2vecResumen
En este artículo se presentan uno de los resultados del proyecto de investigación cuyo objetivo fue descubrir relaciones conceptuales entre los trabajos de grado de la Universidad de Nariño utilizando técnicas de minería de texto que faciliten la recuperación de trabajos de grado relacionados con la temática de la búsqueda identificando similitudes y diferencias entre ellos. Se utilizó CRISP-DM como metodología. Usando técnicas de minería de texto se estructuraron los documentos del repositorio de trabajos de grado de la Universidad de Nariño. Se utilizaron técnicas de aprendizaje no supervisado para encontrar relaciones taxonómicas. Se entrenó el modelo Word2vec para encontrar relaciones temáticas. Se encontró el número óptimo de categorías, se logró interpretar los conceptos de cada categoría y sus relaciones
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