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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…mehr

Produktbeschreibung
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.
Autorenporträt
Eduardo Lima se graduó en Ingeniería Informática por la UFRN, RN, Brasil, en 2003. Desde 2003, ha dado conferencias en escuelas de formación profesional de TI en Natal, Brasil. En 2013, comenzó a enseñar en el IFRN, RN, Brasil. En 2015, fundó el RIT Data Science Group. En 2016, obtuvo el título de Máster en Ciencias de la Información por el RIT, NY, EE. UU.