Extracción y organización del conocimiento de etiquetadosaplicación a etiquetados en repositorios digitales sobre arte

  1. Gonzalo A. Aranda Corral 1
  2. Joaquín Borrego Díaz 2
  3. Juan Galán Páez 2
  1. 1 Universidad de Huelva
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    Universidad de Huelva

    Huelva, España

    ROR https://ror.org/03a1kt624

  2. 2 Universidad de Sevilla
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    Universidad de Sevilla

    Sevilla, España

    ROR https://ror.org/03yxnpp24

Libro:
Humanidades Digitales: desafíos, logros y perspectivas de futuro
  1. López Poza, Sagrario (ed. lit.)
  2. Pena Sueiro, Nieves (ed. lit.)

Editorial: SIELAE ; Universidade da Coruña

Año de publicación: 2014

Páginas: 87-100

Tipo: Capítulo de Libro

Resumen

El análisis formal de conceptos (FCA) es una rama de la matemática aplicada cuyo objetivo es el descubrimiento, extracción y organización de conocimiento a partir de datos cualitativos. La teoría provee técnicas para poder razonar con el conocimiento extraído. Es decir, FCA es una aproximación a la minería de datos con una componente semántica (conceptos formales) y una componente lógico-computacional (reglas de asociación y razonamiento automático). El objetivo de este trabajo es comprobar la aplicabilidad de FCA para tratar conocimiento a partir de repositorios digitales que mantienen la información etiquetada. Desde el punto de vista de FCA, se pretende estudiar la estructura de los conceptos que subyacen en repositorios digitales de arte. La idea es detectar patrones en la estructura conceptual de este tipo de etiquetados, con el objetivo a largo plazo de establecer medidas que estimen la calidad de éstos. Entre otros, analizaremos etiquetados como los de Baroque Art del laboratorio CulturePlex (http://baroqueart.cultureplex.ca/) y el Visual Archive of Gothic Architecture and Sculpture in Ireland (http://www.gothicpast.com/). Compararemos su estructura con la conceptualización asociada a subconjuntos notables de WordNet (http://wordnet.princeton.edu/). Bajo la denominada hipótesis de la conceptualización libre de escala (Aranda Corral et al., 2012a), se estima la potencia de los etiquetados. También se presentarán técnicas automatizadas para enriquecer el etiquetado mediante sugerencias basadas en razonamiento automático adaptación de las utilizadas en Delicious (Aranda Corral et al., 2012b).