Modelado conceptual de un algoritmo de aprendizaje de máquina para la identificación automática de metáforas conceptuales a partir de una revisión de literatura
ilustraciones, anexos
- Autores:
-
González Rodríguez, Sebastián
Uribe Rodriguez, Joshua
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2020
- Institución:
- Tecnológico de Antioquia
- Repositorio:
- Repositorio Tdea
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:dspace.tdea.edu.co:tdea/1482
- Acceso en línea:
- https://dspace.tdea.edu.co/handle/tdea/1482
- Palabra clave:
- Metáfora conceptual
Procesamiento del Lenguaje Natural
Inteligencia artificial
- Rights
- openAccess
- License
- Tecnológico de Antioquia, Institución Universitaria, 2020
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La metáfora al ser un elemento lingüístico incorporado en nuestra vida cotidiana se convierte también en un proceso cognitivo el cual permite transmitir desde un dominio origen a un dominio destino nuestras ideas de forma conceptual haciendo que lo que queremos transmitir sea entendido de forma más amplia en el dominio destino. El proceso cognitivo del cual parte una metáfora se basa principalmente en el contexto en el cual se presente lo que queremos transmitir, este contexto prevalece sobre los elementos lingüísticos y sintácticos y es el que permite entender la metáfora y conceptualizar de una mejor manera nuestra idea. La detección automática de metáforas mediante un algoritmo de aprendizaje nos permitiría una comunicación más directa con las máquinas y que estas entiendan nuestras necesidades para poder ayudarnos de forma directa con nuestras actividades lo cual se traduce en mayor eficiencia en el desarrollo de todas aquellas actividades que son pesadas para las personas.TABLA DE CONTENIDO DEDICATORIA ................................................................................................................ 2 AGRADECIMIENTOS ..................................................................................................... 3 RESUMEN ....................................................................................................................... 4 PALABRAS CLAVE ......................................................................................................... 4 ABSTRACT ..................................................................................................................... 5 KEYWORDS .................................................................................................................... 5 TABLA DE CONTENIDO ................................................................................................. 6 ÍNDICE DE FIGURAS ..................................................................................................... 8 ÍNDICE DE TABLAS ........................................................................................................ 9 ABREVIATURAS ........................................................................................................... 10 1. INTRODUCCIÓN ................................................................................................... 11 2. MARCO DEL PROYECTO ..................................................................................... 14 2.1. DEFINICIÓN DEL PROBLEMA ........................................................................... 14 2.2. JUSTIFICACIÓN DEL PROBLEMA ..................................................................... 15 2.3. FORMULACIÓN DEL PROBLEMA ..................................................................... 16 2.4. MARCO CONTEXTUAL ...................................................................................... 16 2.5. ANTECEDENTES ................................................................................................ 16 2.6. HIPÓTESIS .......................................................................................................... 17 3. OBJETIVOS ........................................................................................................... 18 3.1. OBJETIVO GENERAL ......................................................................................... 18 3.2. OBJETIVOS ESPECÍFICO .................................................................................. 18 4. MARCO METODOLÓGICO ................................................................................... 19 4.1. DEFINICIÓN DE LA METODOLOGÍA ................................................................. 19 4.2. DEFINICIÓN DEL ALCANCE .............................................................................. 21 5. MARCO TEÓRICO – CONCEPTUAL .................................................................... 23 6. DESARROLLO DEL PROYECTO .......................................................................... 31 7. RESULTADOS Y DISCUSIÓN ............................................................................... 52 8. IMPACTO ESPERADO .......................................................................................... 53 9. CONCLUSIONES ................................................................................................... 54 10. RECOMENDACIONES FUTURAS ...................................................................... 55 REFERENCIAS ............................................................................................................. 56 ANEXOS........................................................................................................................ 60 ÍNDICE DE FIGURAS Figura 1 Pasos de la metodología de la revisión de la literatura. Tomado de (Petersen et al., 2008) Figura 2 Representación gráfica de Red Neuronal. Tomado de https://empresas.blogthinkbig.com/redes-neuronales-artificiales/ Figura 3 Ejemplo Modelado Conceptual. Tomado de http://espesoft.blogspot.com/2011/08/fortaleciendo-el-modelo-conceptual.html Figura 4 Elementos del Esquema Pre Conceptual. Autoría Propia Figura 5 Ejemplo Esquema Pre Conceptual del Tren Tomado de https://www.researchgate.net/figure/Figura-11-Esquema-preconceptual-del-caso-del-tren-Figura-11-Esquema-preconceptual-del_fig9_237024763. Figura 6 Ejemplo de Diagrama de Procesos. Tomado de UN-Método para la Elicitación de Requisitos de Software. “Figura 3.2. Diagrama de Procesos de la Situación Actual de RAPIZZA LTDA.” (Arango & Zapata Jaramillo, 2006) Figura 7 Grado de Relevancia de Conceptos Clave. Autoría Propia Figura 8 Diagrama de Procesos. Autoría Propia Figura 9 Esquema pre conceptual. Parte 1. Autoría Propia Figura 10 Esquema pre conceptual. Parte 2. Autoría Propia Figura 11 Esquema pre conceptual. Parte 3. Autoría Propia Figura 12 Detalle de Funcionamiento del algoritmo. Autoría propia. ÍNDICE DE TABLAS Tabla 1 Revisión de la Literatura. Autoría propia. Tabla 2 Revisión de la Literatura Agrupada por Criterios. Autoría Propia Tabla 3 Criterios y Grado de Relevancia por Conceptos Clave. Autoría Propia Tabla 4 "Tabla 1. Características principales de Modelos de Aprendizaje Profundo". (López Ramos & Arco García, 2018)PregradoIngeniero(a) de Software60 páginasapplication/pdfspaTecnológico de Antioquia, Institución UniversitariaFacultad de IngenieríaIngenieria de SoftwareMedellínTecnológico de Antioquia, Institución Universitaria, 2020https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Modelado conceptual de un algoritmo de aprendizaje de máquina para la identificación automática de metáforas conceptuales a partir de una revisión de literaturaTrabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTextinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttps://purl.org/redcol/resource_type/TPhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Metáfora conceptualProcesamiento del Lenguaje NaturalInteligencia artificialArango, F., & Zapata Jaramillo, C. M. (2006). UN-Método para la Elicitación de Requisitos de Software.Bizzoni, Y., & Lappin, S. (2018). The Effect of Context on Metaphor Paraphrase Aptness Judgments.Blandón Andreade, J. C., & Zapata Jaramillo, C. M. (2017). Una revisión de la literatura sobre población de ontologías.Bulat, L., Clark, S., & Shutova, E. (2017). Modelling metaphor with attirubute based semantics.Crawshaw, M. (2009). Multi Task Learning With Deep Neural Networks: A Survey.Dankers, V., Malhotra, K., Kudva, G., Medentsiy, V., & Shutova, E. (s. f.). Being neighbourly Neurla Metaphor identification.Dankers, V., Rei, M., Lewis, M., & Shutova, E. (2019). Modelling the interplay of metaphor and emotion through multi task learning.Do Dinh, L., & Gurevych, I. (2016). Token-Level Metaphor Detection using Neural Networks.Escobar Macías, A. D. (2019). Análisis del uso del procesamiento del Lenguaje Natural y su Aplicación en Sistemas Conversacionales.Fernandez Camba, M. (2009). Aprendizaje Multi-Tarea Selectivo utilizando Redes Neuronales Artificiales.Florou, E., Perifanos, K., & Goutsos, D. (2019). Neural Embeddings for Metaphor Detection in a Corpus of Greek Texts.Gao, G., Eunsol, C., Choi, Y., & Zettlemoyer, L. (2018). Neural Metaphor Detection in Context.García Peñalvo, F. J. (2017). Revisión sistemática de literatura en los Trabajos de Final de Máster y en las Tesis Doctorales.Ghosh, A., Veale, T., Rosso, P., Shutova, E., Barnden, J., & Reyes, A. (2015). SemEval Task Sentiment Analysis of Figurative language in Twitter.Gutiérrez, D., Corlett, P., Cocoran, C., & Cecchi, G. (2017). Using Automated Metaphor Identification to Aid in Detection and Prediction of First-Episode Schizophrenia.Gutiérrez, D., Shutova, E., Marghetis, T., & Bergen, B. (2016). Literal and Metaphorical Senses in Compositional Distributional Semantic Models.Jang, H., Jo, Y., Shen, Q., Miller, M., Moon, S., & Rose, C. (2016). Metaphor Detection with Topic Transition, Emotion and Cognition in Context.Jong, J. (2016). Automatic metaphor detection using constructions and frames.Kitchenham, B., Turner, C., Brereton, P., & Linjkman, S. (2007). Resultados preliminares de un estudio de la integridad y claridad de los resúmenes estructurados, en Proc. Del 11 ° Int. Conf. Sobre evaluación y valoración en ingeniería de software 2007.Lakoff, G., & Johnson, M. (1980). Metaphors we live by.López Ramos, D., & Arco García, L. (2018). Revista Cubana de Ciencias Informáticas. 105-145.Mao, R., Lin, C., & Guerin, F. (2019). End-to-End Sequential Metaphor IdentificationInspired by Linguistic Theories.Mikolov, T., Chen, K., Corrado, G., & Dean, J. (2013). Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space.Millet, S., & Barnden, J. (2015). Deep generation of Metaphors.Mohammad, S., Shutova, E., & Turney, P. (2016). Metaphor as a medium for Emotion, An Empirical Study.Molina Rodelo, D. H. (2018). Metaforas conceptuales en le discurso periodistico ¿creacion discursiva o estructura conceptual?Mu, J., Yannakoudakis, H., & Shutova, E. (2019). Learning Outside the Box:Discourse-level Features Improve Metaphor Identification.Pérez, J., & Liu, F. (2017). Dialog state tracking, a machine reading approach.Petersen, K., Feldt, R., Mujtaba, S., & Mattson, M. (2008). Systematic Mapping Studies in Software Engineering.Rai, S., Chakraverty, S., Tayal, D., & Kukreti, Y. (2017). Soft Metaphor Detection Using Fuzzy c-Means.Rai, S., Chakraverty, S., Tayal, D., & Kukreti, Y. (2018). A Study on Impact of Context on Metaphor Detection.Rai, S., Chakraverty, S., Tayal, D., Sharma, D., & Garg, A. (2019). Understanding Metaphors Using Emotions.Rhanoui, M., Mikram, M., Yousfi, S., & Barzali, S. (2019). A CNN-BiLSTM Model for Document-Level Sentiment Analysis.Rioseco Reinoso, C. A. (2012). Modelado y Mejora de Procesos de Software.Shutova, E. (2018). A Report on the 2018 VUA Metaphor Detection Shared Task.Shutova, E. (2020). Joint Modelling of Emotion and Abusive Language Detection.Shutova, E., Kiela, D., & Maillard, J. (2016). Black Holes and White Rabbits Metaphor Identification with Visual Features.Su, C., Huang, S., & Chen, Y. (2017). Automatic detection and interpretation of nominal.Sua, C., Huanga, S., & Chenb, Y. (2017). Automatic detection and interpretation of nominal metaphor based on thetheory of meaning.Thawtar Oo, S., & Thida, A. (2018). Nominal Metaphor Identification using Myanmar.Turner, M. A. (2018). A neural network to classify metaphorical violence on cable news.Vargas Agudelo, F. A., Soto Durán, D. E., & Giraldo Mejía, J. C. (2018). Investigación e Innovacion en Ingenieria de Software / volumen 2. 2.Wang, P., Xu, B., Xua, J., Tian, G., Lin Liu, C., & Hao, H. (2016). Semantic expansion using word embedding clustering and convolutional neural network for improving short text classification.Xiao, P., Agres, K., Alnajjar, K., & Toivonen, H. (2016). Meta meaning Automatic Metaphor Interpretation Us.Zapata Jaramillo, C. M., Giraldo, G. L., & Londoño, S. (2011). Esquemas pre Conceptuales Ejecutables.Zhang, D., Lin, H., Zheng, P., Yang, L., & Zhang Shaowu. (2018). The Identification of the Emotionality of Metaphorical Expressions Based on a Manually Annotated Chinese Corpus.TEXTModelado Conceptual.pdf.txtModelado Conceptual.pdf.txtExtracted texttext/plain90687https://dspace.tdea.edu.co/bitstream/tdea/1482/4/Modelado%20Conceptual.pdf.txt0694641e853bed9bbbd0f45dccc1f6d3MD54open accessLicencia Modelado conceptual.pdf.txtLicencia Modelado conceptual.pdf.txtExtracted texttext/plain4630https://dspace.tdea.edu.co/bitstream/tdea/1482/6/Licencia%20Modelado%20conceptual.pdf.txt838ea7ed63a9677625ac30b00a891b4aMD56open accessTHUMBNAILModelado Conceptual.pdf.jpgModelado Conceptual.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg7777https://dspace.tdea.edu.co/bitstream/tdea/1482/5/Modelado%20Conceptual.pdf.jpg6e4279fb9b6aa098dd8fca735102d74aMD55open accessLicencia Modelado conceptual.pdf.jpgLicencia Modelado conceptual.pdf.jpgGenerated 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