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Title: Generación automática de dntologías de dominio específico a partir de textos académicos con técnicas de Deep Learning
Authors: Bustamante Solano, Jhordan Kriss
Director: Cadme Samaniego, Irma Elizabeth
Keywords: Ecuador.
Tesis digital.
Issue Date: 2026
Citation: Bustamante Solano, J. K. Cadme Samaniego, I. E. (2026) Generación automática de dntologías de dominio específico a partir de textos académicos con técnicas de Deep Learning [Tesis de Posgrado, Universidad Técnica Particular de Loja]. Repositorio Institucional. https://dspace.utpl.edu.ec/handle/29.500.19856/81885
Abstract: Abstract: The objective of this Degree Project (TT) is to develop a framework for the automatic generation of specific ontologies from academic text corpora, using deep learning techniques as a central component for knowledge extraction. The development of the TT focuses mainly on the analysis of abstracts, emphasizing abstracts due to their high quality of information, conciseness, and availability, thus establishing a flow that integrates several phases such as: corpus acquisition and curation, textual preprocessing, concept and relationship extraction, and the construction of ontological classes and properties using prompt engineering strategies. This research presents an alternative for ontological construction that stands out for its effectiveness in synthesizing a reproducible process to transform scientific information into reusable semantic representations. In this way, the organization and retrieval of knowledge in academic settings is facilitated, establishing the foundations for subsequent applications and studies with different purposes.
Description: Resumen: En el presente Trabajo de Titulación (TT) tiene como objetivo desarrollar un framework, capaz de generar ontologías automáticas y de dominio específico a partir de corpus de textos académicos, además, de la utilización de técnicas de Deep Learnnig como componente central para la extracción de conocimiento. Para el desarrollo del TT se enfoca principalmente en el análisis de los abstracts enfatizando en los abstracts debido a su alta calidad de información, sintético y disponibilidad, estableciendo así un flujo el cual integra varias fases tales como son: la adquisición y curación del corpus, el preprocesamiento textual, la extracción de conceptos y relaciones, y la construcción de clases y propiedades ontológicas mediante estrategias de prompt engineering. Esta investigación presenta una alternativa para la construcción ontológica que destaque por su eficacia al sintetizar un proceso reproducible para transformar la información científica en representaciones semánticas reutilizables. Es así como, se facilita la organización y recuperación de conocimiento en escenarios académicos, estableciendo las bases para posteriores aplicaciones y estudios de diferente propósito.
Identifier : Cobarc: 1380715
URI: https://bibliotecautpl.utpl.edu.ec/cgi-bin/abnetclwo?ACC=DOSEARCH&xsqf99=152324.TITN.
Type: masterThesis
Appears in Collections:Maestría en Inteligencia Artificial Aplicada



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