Coseno contextual para enriquecer semánticamente y comparar textos cortos generados por herramientas de Gestión de Proyectos

Laynier A. Piedra Diéguez, Surayne Torres López, José E. Medina Pagola, Claudia C. Rivero Hechavarría

Resumen


El análisis de textos cortos ha sido un problema a tratar durante los procesos automáticos de apoyo a la toma de decisiones debido a la escasa información que contienen. Las herramientas de gestión de proyectos generan este tipo de textos y es necesario darles un tratamiento adecuado para obtener resultados válidos y confiables. En la herramienta Xedro-GESPRO, a partir del análisis de las evidencias del desempeño de los recursos humanos, es generado un modelo evaluación de competencias laborales en proyectos, este modelo se implementó sin una variante que utilizara información semántica o contextual para la comparación de los textos y dichas evidencias, al igual que las competencias laborales, constituyen textos cortos. Para dar tratamiento a este problema se propuso utilizar un modelo basado en redes neuronales artificiales (RNA). Concretamente el modelo propuesto fue capaz de capturar información semántica de un corpus textual especializado en la gestión de proyectos mejorando el análisis actual de los indicadores que se utilizan para la evaluación de competencias laborales. No solo demostró que es posible lidiar efectivamente con los problemas de procesamiento de lenguaje natural asociados a textos cortos sin afectar la eficiencia y mejorando significativamente la efectividad y validez del proceso, sino que además fue capaz de capturar la relación entre términos mal escritos o en otro idioma (inglés).

Palabras clave


competencias laborales, evaluación de desempeño, gestión de proyectos, información semántica, PLN, redes neuronales, similitud de textos, textos cortos

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