Técnicas de Inteligencia Artificial basadas en una integración de la lógica simbólica y no-simbólica

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    Semi-supervised learning models for document classification : a systematic review and meta-analysis
    (Iberoamerican Society of Artificial Intelligence (IBERAMIA), 2023-5-24) Pons, Claudia Fabiana ; Cevallos Culqui, Alex ; Rodríguez, Gustavo
    En el presente estudio se propone una estructura de los tipos de modelos semi-supervisados en la clasificación de documentos, para de esta manera analizar las cualidades de cada uno de ellos en su proceso de categorización, esto a través de una SLR (Revisión de literatura sistemática) que analiza el rendimiento de los estudios para efectuar un meta-análisis. La estrategia de búsqueda de estudios ha sido definida con el método PICOC (Población, Intervención, Comparación, Salidas, Contexto), el cual, apoyado en dos preguntas de investigación, define una cadena de búsqueda que ha permitido recopilar 332 investigaciones, filtradas con el método de la declaración PRISMA y la determinación de criterios de exclusión, seleccionando así 46 investigaciones para el estudio. De la SLR se ha obtenido una estructura de organización para los modelos semi-supervisados y un esquema del proceso de clasificación. También, se ha analizado las ventajas y desventajas de los diferentes tipos de aprendizaje, evaluando su desempeño de clasificación en cada tipo de aprendizaje a través de un meta-análisis. Se determina que los modelos que presentan los mejores niveles de rendimiento son el aprendizaje activo (0.88) y ensamblado (0.84).
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    Extracción de información de facturas(ar) agrupada en jerarquías de negocios
    (Sociedad Argentina de Informática, SADIO, 2022-12-16) Maciel, Marcos Antonio ; Pons, Claudia Fabiana
    Las compañías intercambian una gran cantidad y variedad de facturas (ar) en formato digital e incluso en formato de papel. La extracción automática de información se vuelve compleja por la diversidad en las extensiones y diseños de estos documentos. El objetivo de extraer información es alimentar procesos de negocios con datos clasificados y que cumplan con parámetros de calidad. Para abordar la complejidad se propone un pipeline que integra un modelo de inteligencia artificial y un modelo de programación tradicional capaz de extraer información en jerarquía de negocios y en un segundo paso procesarla en un motor de reglas para cumplir con parámetros de calidad personalizados. En este artículo se presenta la extracción de información de facturas argentinas mediante la clasificación de entidades con el modelo de inteligencia artificial preentrenado LayoutLM, conversión del resultado en una jerarquía de negocios para reutilizarlo en un motor de reglas con capacidad de optimizar la calidad de la información y robustecer los procesos de negocios, así demostramos que el uso integrado de programación con inteligencia artificial y programación tradicional es una solución superadora al uso en forma independiente.
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    Model-Driven Development of Groupware Systems
    (IGI Global, 2022) Pons, Claudia Fabiana ; Bibbo, Luis Mariano ; Giandini, Roxana
    Building Collaborative systems with awareness (or groupware) is a very complex task. This article presents the use of the domain specific language CSSL v2.0 - Collaborative Software System Language -built as an extension of UML, using the metamodeling mechanism. CSSL provides simplicity, expressiveness and precision to model the main concepts of collaborative systems, especially collaborative processes, protocols and awareness. The CSSL concrete syntax is defined via a set of editors through which collaborative systems models are created. According to the MDD methodology, models are independent of the implementation platform and are formally prepared to be transformed. The target of the transformation is a web application that provides a set of basic functions that developers can refine to complete the development of the collaborative system. Finally, evaluation, validation and verification of the language is performed, determining that the CSSL tools allow developers to solve central aspects of collaborative systems implementation in a simple and reasonable way.
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    Arquitectura para sustentar la integración de conocimiento externo heterogéneo en un motor de reglas
    (Studies Publicações, 2022-6) Maciel, Marcos Antonio ; Pons, Claudia Fabiana
    En un contexto de negocios globalizado donde la completitud de la información se obtiene al componer varias partes, resolver problemas se convierte en una tarea que involucra tiempo, análisis y experiencia. Una organización ve limitado su ámbito de acción porque necesita información de terceros para evaluar en forma íntegra y completa una colección de datos. Para superar estos problemas se propone implementar un motor de reglas capaz de interactuar mediante reglas con servicios usando Json como mensajería de intercambio de datos. El modelo propuesto mejora la capacidad de conocimiento al compartir información entre sistemas heterogéneos usando los estándares de la comunidad para resolver problemas complejos.
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    La nueva inteligencia artificial : conceptos básicos y aplicaciones
    (Asociación Química Argentina, 2022-8) Pons, Claudia Fabiana ; Pérez, Gabriela ; Baum, Gabriel
    En este artículo se explican los conceptos teóricos y las nociones intuitivas que conforman a la nueva Inteligencia Artificial, en especial al Aprendizaje de Máquina basado en Redes Neuronales Artificiales. Se recorren sus orígenes y fundamentos. Se describen sus principales aplicaciones y herramientas técnicas. Finalmente se comparten reflexiones acerca de las tendencias tecnológicas en el área y se presentan experiencias de aplicaciones desarrolladas en grupos de investigación de la Universidad Nacional de La Plata.