Método de enriquecimiento de grafos de conocimiento basado en la inferencia de entidades semánticas equivalentes desde fuentes de datos abiertos Enriching a knowledge graph from open knowledge datasources

Resumen: El presente estudio aborda el enriquecimiento de grafos de conocimiento, específicamente en RDF. Los Grafos de Conocimiento (Knowledge Graphs) se han convertido en un componente cada vez más crucial en los sistemas de inteligencia artificial, potenciando a asistentes digitales e inspirando varios proyectos de transformación digital a gran escala. Como primera fase, esta investigación realiza la revisión sistemática del estado del arte en bases de datos científicas, enfocando los resultados en técnicas o métodos actuales de enriquecimiento de grafos. En la segunda fase, el trabajo se enfoca en investigar conceptos fundamentales, relacionados a la Web Semántica y los grafos de conocimiento. En la tercera fase, la investigación detalla el problema, objetivos y propuesta. Se describen un modelo para enriquecer grafos utilizando procesamiento de lenguaje natural tomando en cuenta el uso de fuentes de datos abiertos. Finalmente, el estudio implementa el modelo propuesto que consta de cinco fases, las cuales se desarrollan sobre el lenguaje de programación Python haciendo uso de bibliotecas y herramientas para su construcción.

• Hlavní autor: Cardenas Cabrera, Ana Cristina (author)
• Médium: bachelorThesis
• Jazyk: spa
• Vydáno: 2022
• Témata: Grafos; Semántica; Descripción; Magíster en ciencias y tecnologías de la computación; Tesis y disertaciones académicas
• On-line přístup: http://dspace.utpl.edu.ec/handle/20.500.11962/29969