Browsing by Author "Allauca Chaquinga, Jonny Javier"

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    Aplicación de algoritmo de extracción de textos en los perfiles de usuarios en caso de los investigadores de la Universidad Técnica de Cotopaxi.
    (Ecuador: Latacunga: Universidad Técnica de Cotopaxi: Facultad de Ciencias de la Ingeniería y Aplicadas, 2019-02) Allauca Chaquinga, Jonny Javier; Chicaiza Haro, Elsa Marisol; Cevallos, Alex
    La Universidad Técnica de Cotopaxi es una Institución de Educación Superior que desarrolla producción científica por parte de los docentes investigadores puesto que los resultados obtenidos reflejan en documentos científicos, tales como: artículos, libros y ponencias. Investigaciones que se realiza porque es fundamental generar conocimiento científico, no solo por compromiso si no porque proporciona beneficio personal como institucional. Es entonces que este proceso conlleva a una mejor administración de información porque debido a la alta proliferación de datos que maneja la Institución resulta conflictivo organizarla de acuerdo a las sub-líneas de investigación a la que pertenece porque involucra una serie de inconvenientes como, por ejemplo: consume esfuerzo, tiempo, costo y en ocasiones impracticable si la cantidad a clasificar es extensa. Por tal motivo la presente propuesta tecnológica tiene como propósito desarrollar una plataforma científica que permita recolectar una cantidad determinada de información considerable y posteriormente implementar un algoritmo clasificador automático de textos que permite estructurar datos relevantes a un dominio específico (clase o categorías). Para conseguir lo mencionado, se utilizó métodos de investigación, de desarrollo y de minería de texto: en primer lugar, se realizó una investigación documental, explicativa, además técnicas de investigación como la entrevista y encuesta para obtener información veraz, en segundo lugar, se hizo uso de la metodología Scrum que ayudó a definir los product backlog lo que permitió determinar 8 funcionalidades que concibe la plataforma científica: “EcuCiencia” para recolectar datos relevantes y por último se aplicó la metodología Knowledge Discovery in DataBases ( KDD) haciendo uso de las técnicas de Machine Learning para preparar el texto, filtrarlas, normalizarlas, etiquetarlas, aplicación del algoritmo de clasificación SVM y evaluación. Como resultado de la propuesta implantada se determina que la plataforma científica es capaz de almacenar información trascendental, actualmente cuenta con 468 artículos científicos, 152 libros y 430 ponencias indexadas de los cuales han sido extraídos y procesados para el desarrollo de un modelo de entrenamiento que sirvió como base en la clasificación automática aplicada en la Carrera de Ingeniería en Sistemas Informáticos, provocando de tal manera que el acceso a la información sea más fácil, organizada y en menor tiempo. No obstante, se hace necesario destacar que la propuesta tecnológica forma parte del proyecto de investigación “Red de Estudios Cienciométricos REDEC”.