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    Extracción de información para la generación de reportes estructurados a partir de noticias peruanas relacionadas a crímenes
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2019-09-12) Bustamante Alvarez, Gina; Oncevay Marcos, Félix Arturo
    Actualmente, múltiples fuerzas policiales y agencias de inteligencia han decidido enfocar parte de sus esfuerzos en la recolección de todo tipo de información sobre crímenes. Esto con el objetivo de poder analizar los datos disponibles y utilizar los resultados de esta tarea para la mejora de procesos actuales, e incluso, para la prevención de ataques y delitos futuros. No obstante, debido a la velocidad con la que se generan datos e información en la última década, las técnicas de análisis tradicional han resultado en baja productividad y en un uso ineficiente de recursos. Es por esta razón, que desde el campo de la informática, y específicamente desde las ciencias de la computación, se vienen realizado múltiples intentos para ayudar a identificar y obtener la información más importante dentro de estos grandes volúmenes de datos. Hasta el momento los estudios previos realizados para este dominio, abarcan desde la predicción del lugar de un delito utilizando data numérica, hasta la identificación de nombres y entidades en descripciones textuales. En este contexto, este trabajo propone la creación de una herramienta de extracción de información para noticias relacionadas al dominio criminal peruano. Buscando identificar automáticamente culpables, víctimas y locaciones mediante los siguientes pasos: (1) Procesamiento y generación de un conjunto de datos en base a noticias criminales, (2) Implementación y validación de algoritmos de extracción e información, y (3) Elaboración de una interfaz de programación de aplicaciones para el consumo del modelo desarrollado. Los resultados obtenidos evidencian que el enfoque utilizado, basado en dependencias sintácticas y reconocimiento de entidades nombradas, es exitoso. Además, se espera que en el futuro se puedan mejorar los resultados obtenidos con técnicas de procesamiento de lenguaje natural para dominios con pocos recursos.
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    Implementación de una aplicación para el análisis y visualización de eventos en español usando extracción automática de ontologías
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2019-02-12) Valeriano Loli, Enrique; Oncevay Marcos, Félix Arturo
    La globalización y la aparición de diferentes tecnologías como las redes sociales han ocasionado que la información relacionada a noticias y eventos se propague de una manera más rápida. Ahora las empresas deben estar siempre pendientes a los datos generados para así ser más eficaces en su relación con ellos. Sin embargo, esta es una tarea difícil debido a la gran cantidad de datos y a la falta de procesos automáticos para analizar estos, sobre todo en el idioma español. Como objetivo de este proyecto, se busca brindar una aplicación la cual de manera automática pueda realizar análisis de datos de eventos en español y permitan visualizar los aspectos más importantes relacionados a estos datos. Para esto se implementarán algoritmos de Análisis de Formal de Conceptos y Análisis de Patrones Léxico-Sintácticos. Además, se usarán ontologías para poder estructurar la información recolectada a partir de los algoritmos. Se concluye que los algoritmos desarrollados permiten obtener las entidades y relaciones más relevantes encontradas en los datos con porcentajes relativamente altos de precisión y exhaustividad sobre todo usando datos limpios. Además, es posible mostrar la información recolectada de manera adecuada debido a la flexibilidad de las ontologías.