Algunas aplicaciones de la inteligencia artificial para la organización de la información (página 2)

Partes: 1, 2, 3

Redes neuronales artificiales: aprendizaje supervisado
Ejemplo de entrenamiento
Aprender las entradas:

Entrada = {1,1} deberá producir la salida = {1}
Entrada = {0,0} deberá producir la salida = {0}
Pesos iniciales: {-1,-1}
Constante de aprendizaje: {1}

Redes neuronales artificiales: aprendizaje supervisado
Función de transferencia: rampa

Si el resultado de la suma < 0,
entonces la salida = 0
Si el resultado de la suma >= 0 y <= 1,
entonces la salida = entrada
Si el resultado > 1,
entonces la salida = 1

Redes neuronales artificiales: aprendizaje supervisado
Usando la función suma tenemos:

1*-1 + 1*-1 = -2
Aplicando este resultado, la función T: 0
Presentamos el primer objeto…

Redes neuronales artificiales: aprendizaje supervisado
Recordemos que:
Entrada = {1,1} debería producir la salida = {1}
De momento, la salida obtenida fue = {0}
Por tanto, hace falta… un ajuste sináptico

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Se aplica la regla Delta:
Ajuste para el peso 1
Error = 1- 0 = 1
Peso nuevo = -1 + (1 * 1 * 1) = 0

Ajuste para el peso 2
Error = 1 – 0 = 1
Peso nuevo = -1 + (1 * 1 * 1) = 0
Constante = 1
Error = salida esperada – salida obtenida
Peso nuevo = Peso antiguo +
( Error * Entrada * Constante)

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El primer objeto se presenta
nuevamente
Usando la función suma tenemos:

1*0 + 1*0 = 0
Aplicando este resultado, la función T:
1

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Conclusiones:

1. Si presentamos nuevamente el segundo objeto, verificaremos que el resultado calculado es el esperado

2. Se considera, entonces, que la red ha aprendido

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RN SOM – Teuvo Kohonen
Cuando un dato se presenta a la red, solamente resulta activada
una neurona del conjunto de salida; por lo tanto, lo que se hace
es una clasificación
Después de entrenada, datos similares presentados a la red
estimularán siempre la misma neurona.
Por lo tanto es una red indicada para establecer
relaciones, desconocidas previamente, entre datos.

Por lo tanto:

Las redes de nodos adaptables que mediante un proceso de aprendizaje a partir de ejemplos, almacenan experiencia y poseen capacidad de generalización.

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Um neurônio artificial

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Representación de un objeto
que ha de ser aprendido

Funcionamento de una red neuronal:

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(Gp:) Primero la red aprende y clasifica
y
después podemos utilizarla con otros ejemplos

Diferencias entre programas tradicionales y RN:
Un programa tradicional es un conjunto de instrucciones que representan objetos del mundo real que codifican el conocimiento; ejecutará siempre lo que está codificado en las instrucciones.
En una RN ningún conocimiento está codificado; es necesario enseñar presentando ejemplos. Básicamente, el conocimiento, al ser enseñado, se almacena en forma de pesos (valores) que darán a la red el comportamiento deseado.
Simulando un comportamiento parecido al del ser humano
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Algunas tareas características de un profesional de la documentación:
Indizar: describir o identificar mediante una representación lingüística un documento en función de sus contenidos
Clasificar: también en función de sus contenidos, agrupar en categorías documentos similares, de manera que resulten pertinentes para una misma búsqueda
Construcción de lenguajes documentales: agrupar términos o códigos, que representan conceptos, en clases comunes y relacionarlas apropiadamente
Búsqueda: relaciona la consulta del usuario con los documentos relevantes del fondo.
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Ejemplo 1:
ESRIN, de la Agencia Espacial Europea, en Italia. Además de controlar los satélites ERS y ENVISAT, efectúa la gestión de todos los documentos oficiales. Utiliza un sistema basado en las redes neuronales de Kohonen.

Alcance del experimento: 975 documentos de tamaño variado

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Etapas del experimento:
1a – Se creó un diccionario con 2962 términos. Por ejemplo:
fabric (fabricación, fabricado, fábrica)
face (cara, rostro, revestimiento)
2a – Cada documento fue codificado utilizando un contador de concurrencias y generó un vector. Rutinas especiales considerarán los diferentes tamaños de los documentos.
Ejemplo: documento “X”
destornillador chapa metálica hidráulico
3 1 16
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Etapas del experimento:
3a – una red neuronal fue entrenada utilizando el vector generado anteriormente. El resultado fue la creación de 100 clases de palabras en lugar de las 2692 originales.
Este procedimiento compensa el “ruido documental” (palabras no relacionadas con la materia del documento).

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Funciones del experimento:
Expansión explícita de la consulta : el usuario entra (teclea) palabras simples y obtiene como resultado un conjunto de otras palabras relacionadas.
Expansión implícita de la consulta : todos los documentos están codificados como modelos semánticos. Un usuario puede consultar, y esta consulta ser comparada con los modelos semánticos de los documentos. De este modo, el usuario obtiene no solamente aquellos documentos con las palabras clave buscadas, sino también otros documentos similares (con la misma materia aunque con otras palabras).
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Otra función es la agrupación de documentos en una estructura de conceptos: una red de tipo auto-organizativo recibe los documentos codificados como entrada y produce como salida 16 agrupaciones (clases).
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Ejemplo 2: WEBSOM
Es un organizador de mensajes de una lista de discusión.
Capaz de categorizar 4600 mensajes

Metodología:
1. Se extraen de los mensajes los términos más relevantes (palabras vacías, que se dan con baja frecuencia o caracteres no textuales se eliminan)
2. Los términos resultantes son utilizados en la generación de un mapa de categorías de palabras
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Ejemplo 2: WEBSOM

3. Las palabras próximas en el mapa representan la misma categoría:

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