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http://dspace.utpl.edu.ec/handle/20.500.11962/29969| Title: | 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) |
| Authors: | Piedra Pullaguari, Nelson Oswaldo Cardenas Cabrera, Ana Cristina |
| Keywords: | Ecuador. Tesis digital. |
| Issue Date: | 2022 |
| Citation: | Cardenas Cabrera, A. C. Piedra Pullaguari, N. O. (2022) 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) [Tesis de Posgrado, Universidad Técnica Particular de Loja]. Repositorio Institucional. https://dspace.utpl.edu.ec/handle/20.500.11962/29969 |
| Abstract: | Abstract: The present study addresses the enrichment of knowledge graphs, specifically in RDF. Knowledge Graphs have become an increasingly crucial component in artificial intelligence systems, empowering digital assistants and inspiring several large-scale digital transformation projects. As a first phase, this research performs the systematic review of the state of the art in scientific databases, focusing the results on current graph enrichment techniques or methods. In the second phase, the work focuses on investigating fundamental concepts related to the Semantic Web and knowledge graphs. In the third phase, the research details the problem, objectives and proposal. It describes a model to enrich graphs using natural language processing taking into account the use of open data sources. Finally, the study implements the proposed model consisting of five phases, which are developed on the Python programming language using libraries and tools for its construction. |
| Description: | 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. |
| URI: | https://bibliotecautpl.utpl.edu.ec/cgi-bin/abnetclwo?ACC=DOSEARCH&xsqf99=129039.TITN. |
| Appears in Collections: | Magister en Ciencias y Tecnologías de la Computación |
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