ESCUELA POLITÉCNICA SUPERIOR
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- Francisca Herrero Ayala
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1 UNIVERSIDAD DE CÓRDOBA ESCUELA POLITÉCNICA SUPERIOR INGENIERÍA TÉCNICA EN INFORMÁTICA DE GESTIÓN PETICIÓN DE TEMA PARA PROYECTO FIN DE CARRERA: TÍTULO Herramienta para la preparación de conjuntos de aprendizaje para minería de textos Autor: Francisco Miguel Gálvez Ramírez. Directores: Prof. Dr. Sebastián Ventura Soto. Córdoba, 14 de Febrero de 2008
2 1. Datos del proyecto Título: Herramienta para la preparación de conjuntos de aprendizaje para minería de textos Autor: Francisco Miguel Gálvez Ramírez Especialidad: Ingeniería Técnica Informática de Gestión. Directores del proyecto: Prof. Dr. Sebastián Ventura Soto. 2. Introducción La minería de textos (text mining) es una disciplina que consiste en encontrar información interesante en grandes conjuntos de datos textuales, donde interesante significa no trivial, oculto, desconocido anteriormente y potencialmente útil. Se trata de encontrar información semántica y abstracta en la forma más superficial de los datos textuales (como escarbar en el texto para sacar información más útil para nosotros). Esta disciplina combina el conocimiento de otras disciplinas tales como la recuperación de información, la minería de datos (data mining), el aprendizaje automático (machine learning), estadísticas y el procesamiento del lenguaje natural. Un Texto es fácil y difícil de manejar a la misma vez. Es difícil porque los conceptos abstractos que porta el texto son difíciles de representar en una máquina. Es fácil porque todos los textos tienen una gran cantidad de datos redundantes (muchos de los métodos se basan en esta propiedad). Es también fácil porque cualquier algoritmo medianamente simple puede obtener "buenos" resultados para tareas simples (Extraer frases "importantes", encontrar palabras relacionadas, crear resúmenes de documentos, etc.). Dentro de la minería de datos la clasificación de textos es una disciplina que pertenece al ámbito de la recuperación de información. La clasificación de textos consiste en intentar relacionar una colección o corpus de documentos con un conjunto de categorías. Pero esta clasificación no se puede hacer directamente partiendo de los documentos de texto tal y como se presentan, antes se necesita adaptar la información significante del corpus de documentos a un formato que permita su análisis por parte del clasificador. Para esto es para lo que se utiliza el preprocesado y modelado de textos [1]. Durante el preprocesado se realiza un filtrado del conjunto de textos, eliminando información superflua que pudiera interferir negativamente en la clasificación. A partir de aquí se extrae mediante diferentes algoritmos la información útil que posteriormente se representará en un formato determinado, comprensible por el clasificador [2]. Existe una herramienta llamada Keel usada para evaluar la evolución de los algoritmos de minería de datos, incluidos los problemas de regresión, clasificación,
3 clustering, etc. Contiene una gran cantidad de algoritmos de extracción de información clásicos. Usa algoritmos evolutivos, lógica difusa, redes neuronales evolutivas, etc. Esta herramienta fue diseñada con dos objetivos principales: la investigación y la educación. Y su estándar es el que usaremos en nuestra herramienta de preparación de textos[3]. 3. Objetivos Estudio para proponer una estructura de clases que albergará de una manera ordenada los algoritmos de la herramienta a desarrollar. Estudio y análisis de algoritmos de preprocesado de textos para minería de datos sobre texto. Implementación de un Tokenizer que sea capaz de extraer tokens en texto plano y formatos tales como html, doc y pdf, así como la eliminación de los stopwords o palabras intrascendentes. Implementación de los algoritmos de Stemmer de Porter para textos en inglés y español. Selección y programación de algoritmos para el cálculo de frecuencias, entre los que se encontrarán los de cálculo de frecuencia absoluta, frecuencia inversa, etc. Una vez integrados los nuevos algoritmos para la extracción de la información sobre textos, realizar la implementación de un algoritmo que transcriba los datos obtenidos al estándar Keel, dejando la información lista para la minería de datos. Para hacer más atractiva la interacción con la herramienta, se diseñará una interfaz como último objetivo. 4. Antecedentes La minería de datos es un área muy de actualidad y con un gran crecimiento, por lo que está despertando interés entre investigadores y empresas. Empresas como por ejemplo SPSS han creado una aplicación llamada Predictive Text Analytics que le permite combinar datos estructurados y no estructurados para poder tomar decisiones más concretas sobre futuros acontecimientos y acciones. El text mining no sólo le indica qué ha ocurrido; también le dirá por qué, permitiéndole así tomar mejores decisiones de cara al futuro. IBM Intelligent Miner for Text: Intelligent Miner convierte información desestructurada en business knowledge para empresas de cualquier tamaño. Incluye componentes para crear aplicaciones avanzadas de text-mining y de text-search. Ofrece a integradores de sistema, proveedores de soluciones solution providers- y desarrolladores de aplicaciones una gran cantidad de herramientas de análisis de texto, de componentes de recuperación de texto y de acceso a la web para aumentar en capacidades las herramientas de business-intelligence y de gestión del conocimiento.
4 Con Intelligent Miner se puede desbloquear la información atrapada en mensajes electrónicos, reclamaciones, noticias, Lotus Notes; analizar portafolios de patentes, cartas de reclamaciones de clientes e incluso páginas web de competidores. Por otro lado la empresa TEMIS está especializada en Text Mining (Minería de textos), con aplicaciones en las áreas de Inteligencia Competitiva, Gestión del Conocimiento, Gestión de las relaciones con los clientes (CRM) y Gestión de los Recursos Humanos. Pero todas las aplicaciones de estas empresas son más actuales. Anteriormente existían aplicaciones para la minería de textos más básicas y menos especializadas. Es el caso de Multitext, desarrollada por Thompson, 1995, está basada en una arquitectura de datos y de procesos. La arquitectura de datos se encargaba de cómo organizar y almacenar toda la información de un corpus de documentos y la arquitectura de procesos determinaba un entorno de funciones individuales a través de dos herramientas especiales (nsgml y unknit) [4]. TIPSTER tuvo dos fases (ARPA, 1993) (TIPSTER, 1994; Grishman, 1994) y ha sido una influencia primaria en el diseño y puesta en práctica del sistema GATE [4]. Nuestra aplicación, por el contrario, será más específica para el preprocesado y no tan básica como estas últimas. 5. Fases de desarrollo del proyecto 1. Fase de obtención de conocimientos En esta fase se comenzará por el estudio de las áreas necesarias para el desarrollo del proyecto: Estudio del lenguaje java, lenguaje en el que se desarrollará nuestra aplicación. Estudio de la plataforma NetBeans. Estudio de algunas herramientas de preprocesado de textos como tokenizer, stemmer que necesitaremos implementar en la aplicación a desarrollar. 2. Fase de análisis y diseño Una vez concluida la fase anterior, para abordar el desarrollo de la herramienta, empezariamos diseñando una estructura de clases. Realizariamos un análisis de algunos algoritmos para el preprocesado de textos y propondríamos un diseño de nuevos algoritmos para el preprocesado de textos en castellano e inglés, así como una interfaz que englobe el conjunto de algoritmos y nos facilite el manejo de la herramienta.
5 3. Fase de implementación En esta fase se realizará la codificación de los algoritmos para el preprocesado de textos en castellano e inglés en lenguaje Java y de la interfaz, atendiendo al diseño de la anterior fase del proyecto. 4. Fase de prueba En esta fase se realizarán una serie de casos que pondrán a prueba los algoritmos programados, con textos en cualquiera de los idiomas que soportará la herramienta. 5. Fase de documentación Esta sería la última fase y se realizará la memoria final del proyecto, así como los manuales de código y de usuario. 6. Recursos 1. Recursos Hardware Ordenador Intel Centrino Duo T2250 a 1,73GHz con 1Gb RAM DDR. Capacidad en Disco Duro 120Gb. 2. Recursos software Sistemas operativos usados: - Microsoft Windows XP Home Edition. Herramientas de programación: - J2SE Development Kit NetBeans 5.5 IDE de Java. - Ultraedit v. 11 Herramientas para la documentación: - Procesador de textos Microsoft Word XP. - Herramienta de creación de flujos de Datos: Microsoft Visio Adobe Acrobat Reader Referencias [1] Machine Learning in Automated Text Categorization, FABRIZIO SEBASTIANI, ACM Computing Surveys, Vol. 34, No. 1, March 2002.
6 [2] Extracción de tópicos independientes para la clasificación de textos, Xavier Sevillano Domínguez, Francesc Alías Pujol y Joan Claudi Socoró Carrié, Universidad Ramon Llull. [3] [4] Hamish Cunningham, Yorick Wilks, Robert J. Gaizauskas. Institute for Language. Univ. Sheffield, UK Córdoba, 14 de Mayo del 2007 El Autor: El Director: Fdo: Francisco Miguel Gálvez Ramírez Fdo: Sebastián Ventura Soto
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