Minería de bases de conocimiento no estructuradas para sitios web de preguntas y respuestas
Un estudio de caso de Stack Overflow
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La recuperación de conocimientos es un problema de larga data que se enfrenta al desafío de tratar con datos en lenguaje natural. Estos datos son producidos y consumidos por humanos y, por lo tanto, son ambiguos y no estructurados por naturaleza. Estudios recientes se han centrado en el uso de datos no estructurados como fuentes de respuestas, con resultados interesantes. Utilizamos datos públicos de Stack Overflow y buscamos respuestas en fuentes externas. Los resultados mostraron que este enfoque es factible. Además, exploramos modelos de aprendizaje automático y pudimos mejorar los res...
La recuperación de conocimientos es un problema de larga data que se enfrenta al desafío de tratar con datos en lenguaje natural. Estos datos son producidos y consumidos por humanos y, por lo tanto, son ambiguos y no estructurados por naturaleza. Estudios recientes se han centrado en el uso de datos no estructurados como fuentes de respuestas, con resultados interesantes. Utilizamos datos públicos de Stack Overflow y buscamos respuestas en fuentes externas. Los resultados mostraron que este enfoque es factible. Además, exploramos modelos de aprendizaje automático y pudimos mejorar los resultados de referencia aprovechando la información de etiquetas predicha a partir de nuevas preguntas.
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