Navegación terminológica por la UNED


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Cómo ayudarnos

Encuentre su asignatura
Acceda al formulario de evaluación. Comience a escribir el nombre de la asignatura en la caja. Se autocompleta el nombre. Pulse enter.
Observe los términos
Han sido extraidos automáticamente de la página 'Contenidos' de su Guía. Se presentan en orden de frecuencia de aparición. (Si no caben en una pantalla, pulse 'ver otros conceptos' o utilice la caja de búsqueda, que autocompleta los términos de su guía).
Escoja algunos términos
De 10 a 20, los que considere más específicos y significativos de su Guía. De hecho, cada término tiene un peso (no mostrado) calculado conforme a cuánto es de singular respecto al corpus de todas las páginas 'Contenidos' de las guías UNED. Estos algoritmos son los que pretendemos evaluar.
¿Qué le mostramos después?
A partir de la extracción automática se pueden desarrollar multitud de productos. De momento, mostramos un interfaz de navegación por los términos que aparecen en los grados.

Qué son estos términos

Los términos que se le presentan se encuentran en la página 'Contenidos' de su Guía Docente del curso 2016-17. El proceso que se describe se ha ejecutado sobre las más de tres mil Guías Docentes de la UNED, en grados y másteres, específicamente en su apartado 'Contenidos'.

Un pre-procesamiento previo (con un analizador morfo-sintáctico) nos permite eliminar preposiciones y otros términos no significativos, así como agrupar palabras derivadas, palabras con el mismo lema o agrupaciones usuales de dos términos. No se muestra ese nivel de detalle en esta evaluación. De cada término estimamos valores numéricos que indican cómo de específico es un término dentro del contenido de una asignatura.

Le solicitamos que marque los términos que considera relevantes en su asignatura, aunque más apropiadamente el sistema está evaluando cómo de particulares son esos términos respecto al conjunto de las guías de la UNED.

Descripción del proyecto

Datos UNED
Hemos recopilado todos los datos públicos de personal y estructuras docentes (profesores, departamentos, facultades) y de oferta académica (asignaturas, grados y másteres, etc), así como diversas interrelaciones entre estos datos. Se ha generado una base de datos en formato datos enlazados (linked-data), consultable como wikidata o dbpedia. Pronto activaremos un punto de consulta.
Guías UNED
Desde el código de cada asignatura en esa base se pudo ejecutar una recopilación automatizada en Web de cada guía. Este proceso, como los siguientes, está preparado para ejecutarse automáticamente cada nuevo curso.
Preprocesamiento
Tras un proceso automático de etiquetado gramatical, descartamos algunos de los términos de las guías.
Valoración base
Combinando y definiendo diferentes funciones de pesado de términos, se pretende asignar a cada término un peso tanto mayor cuanto más específicas sean sus apariciones en la asignatura respecto al conjunto total de guías. El resultado de momento es mejorable y requiere de más inyección de semántica en el sistema, más allá de la aproximación terminológica actual. En todo caso, esta aproximación en la que evaluamos en este punto.
Más valoraciones
Se calcula cómo de singular es un término de una asignatura respecto a un corpus de referencia: puede ser respecto al corpus de todas las guías de la UNED, puede ser sólo respecto al corpus de las guías de ese grado, etc. O bien puede compararse el corpus total de un grado respecto al de todas las guías, u otras combinatorias de interés (p.ej. las de las asignaturas de 1º respecto a su grado, etc)
Aplicaciones
La más obvia, entre otras, consiste en el desarrollo de interfaces de navegación, de modo que, por ejemplo, se facilite a través de nubes terminológicas el acceso a las guías de asignaturas relacionadas. Del estudio realizado sobre los diferentes subconjuntos de corpus se pueden obtener aproximaciones secuenciales de, p.ej., qué conceptos se presentan en el 1º curso de cierto grado, en 2º, etc. Hay otras muchas aplicaciones en marcha, más refinadas, que iremos publicando.

Este proceso, en este momento, viene requerido por las necesidades de evaluación antes de su defensa de un TFM desarrollado por Carlos Arancón del Valle y co-dirigido por Victor Fresno y José Luis Fernández Vindel, dentro del máster en "Inteligencia Artificial Avanzada: Fundamentos, Métodos y Aplicaciones" . ¡¡Muchas gracias por tu colaboración!!