Descubrimiento de reglas de decisión basado en el procesamiento del lenguaje natural a partir de descripciones IF-THEN

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dc.contributor.advisorArco García, Leticia
dc.contributor.authorLara Pérez, Ana Laura
dc.coverage.spatialSanta Claraen_US
dc.date.accessioned2018-10-05T22:33:23Z
dc.date.available2018-10-05T22:33:23Z
dc.date.issued2018-06-18
dc.description.abstractEn la actualidad las empresas han enfocado sus esfuerzos en la prestación de servicios, surgiendo los procesos de negocio con el objetivo de buscar la excelencia de la calidad a través de la satisfacción del cliente, la reducción de costos y la optimización de los recursos. Para la modelación de estos procesos han surgido estándares, uno de los más recientes es el Modelado y Notación de Decisiones (DMN), que ofrece una notación para modelar decisiones lógicas y dependencias entre éstas y elementos de datos; por ello, se ha convertido en uno de los más utilizados en el mundo empresarial actualmente. La modelación de decisiones es una tarea compleja y costosa; sin embargo, no existen aún propuestas que permitan automatizar este proceso a partir de descripciones textuales siguiendo el estándar DMN. Por eso, este trabajo se enfoca en la obtención de reglas de decisión a partir de descripciones textuales basándose en la aplicación de técnicas de procesamiento del lenguaje natural (NLP). Los principales resultados obtenidos son: un modelo conceptual que transita por tres etapas para la extracción de reglas de decisión mediante el empleo de técnicas de NLP, un procedimiento general que describe cómo extraer los elementos de las reglas, y el sistema DecisionRuleMiner que implementa el modelo propuesto. La validación realizada muestra que la mayoría de las reglas extraídas a partir de las oraciones seleccionadas de 15 fuentes diferentes, se correspondieron con las reglas obtenidas por un modelador experto en DMN, obteniéndose la mayor coincidencia para las oraciones tipo A.en_US
dc.description.abstractCurrently, companies have focused their efforts on the provision of services, arising business processes with the aim of seeking excellence in the quality through customer satisfaction, cost reduction and resource optimization. For modeling these processes, standards have emerged, one of the most recent being Decision Modeling and Notation (DMN), which offers a notation for modeling logical decisions and dependencies between these decisions and data elements; therefore, it has become one of the most used in the business world today. Decision modeling is a complex and expensive task; however, there are still no proposals to automate this process based on textual descriptions following the DMN standard. Thus, this work is focused on obtaining decision rules from textual descriptions based on the application of Natural Language Processing techniques (NLP). The main obtained results are: a conceptual model that goes through three stages for the decision rule extraction through the use of NLP techniques, a general procedure that describes how to extract elements from rules, and the DecisionRuleMiner system that implements the proposed model. The validation shows that most of the extracted rules from the selected sentences from 15 different sources corresponces to the obtained rules by an expert modeler in DMN, obtaining the highest coincidence for type A sentences.en_US
dc.description.sponsorshipFacultad de Matemática, Física y Computación. Departamento de Ciencias de la Computaciónen_US
dc.description.statusnon-publisheden_US
dc.identifier.urihttps://dspace.uclv.edu.cu/handle/123456789/9735
dc.language.isoesen_US
dc.publisherUniversidad Central “Marta Abreu” de Las Villasen_US
dc.rightsEste documento es Propiedad Patrimonial de la Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas. Los usuarios podrán hacer uso de esta obra bajo la siguiente licencia: Creative Commons: Atribución-No Comercial-Compartir Igual 4.0 Licenseen_US
dc.subjectModelado y Notación de Decisiones (DMN)en_US
dc.subjectProcesamiento del Lenguaje Natural (NLP)en_US
dc.subjectDescubrimiento de Reglasen_US
dc.subjectInteligencia Artificialen_US
dc.subject.otherModelado de Procesos de Negociosen_US
dc.subject.otherLenguaje Naturalen_US
dc.subject.otherProcesamientoen_US
dc.subject.otherReglas de Decisiónen_US
dc.subject.otherInteligencia Artificialen_US
dc.titleDescubrimiento de reglas de decisión basado en el procesamiento del lenguaje natural a partir de descripciones IF-THENen_US
dc.typeThesisen_US
dc.type.thesisbacheloren_US

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