rdf-syntax-grammar
mods: Using Interpretive Semantics Techniques to enhance Ontoloy Learning Escobar Vega, Luis Miguel creator (autor) text monographic ING 1 tesis electrónica en línea (XXVII, 154 p.) 1 recurso en línea La presente tesis doctoral centra su atención en la optimización de las técnicas de validación en el uso del lenguaje natural entrenado en los asistentes virtuales; los retos que presentan están en aumento constante. Se requiere ajustar la recuperación de información para extraer elementos clave del lenguaje, lo cual es una tarea demandante en la validación de elementos semánticos, especialmente frente a contextos nuevos; la propuesta es combinar métodos de semántica interpretativa, de aprendizaje de ontologías y de similitud semántica con funciones estadísticas apropiadas, de manera que la extracción de elementos semánticos de un texto se lleve a cabo con mayor eficacia. L.M. Escobar Vega. ITESO Tesis de Doctorado en Ciencias de la Ingeniería XX Asistentes Personales Digitales Algoritmos Agentes Inteligentes (Software) Inteligencia Artificial Interacción Hombre-Máquina Significado Comprensión Lengua y Habla Lenguajes Formales Lenguaje - Tema Principal Análisis de Contenido Experimentación (Método Educativo) Aprendizaje - Tema Principal Semántica Interpretativa - Tema Principal Lógica Formal Lógica Matemática Ontología Filosofía del Conocimiento Ingeniería Computacional Acervo ITESO - Biblioteca https://rei.iteso.mx/handle/11117/7461 20251023000000.0 000438437