El Uso de Redes Semánticas Naturales para el Análisis de Mecanismos Inhibitorios en Matrices de Pesos de Asociación en Modelos Conexionistas de Esquema de Conocimiento

Hdl Handle:
http://hdl.handle.net/11285/572145
Title:
El Uso de Redes Semánticas Naturales para el Análisis de Mecanismos Inhibitorios en Matrices de Pesos de Asociación en Modelos Conexionistas de Esquema de Conocimiento
Authors:
Loya Zapién, Héctor A.
Issue Date:
01/05/2000
Abstract:
La presente investigación constituye un estudio en ciencia cognitiva que pretende implementar una herramienta cognitiva que permita analizar propiedades emergentes (desde una perspectiva conexionista) de esquemas de conocimiento humano. Se utiliza una herramienta psicológica para generar definiciones conceptuales que permitan construir una red semántica y obtener (a través del desarrollo de un sistema computacional) la matriz de pesos de asociación necesaria para el funcionamiento adecuado de modelos conexionistas similares al postulado por Rumelhart et al. en 1986. A diferencia del modelo de Rumelhart et al., Schvaneveldt (Schvanelveldt, 1990), López y Theios (López y Theios, 1992), la técnica usada en esta tesis explora diferentes dominios de conocimiento y en consecuencia se analiza el balance de los signos de las matrices de pesos de asociación entre conceptos en dichas áreas de conocimiento. El objetivo es ver si la validez mostrada por estudios previos en esta área se generaliza a otros dominios de conocimiento. En esta investigación, participaron 18 trabajadores del Sorteo Tec, quienes generaron redes semánticas sobre el esquema de Servicio al Cliente. Después se desarrolló un sistema computacional que permite elaborar las matrices de pesos de asociación entre conceptos, que son la base para la red neural. Posteriormente, se analizaron gráficas de superficie de matrices de asociación de iii conceptos de una red neural que simula el esquema de conocimiento de “Servicio al Cliente� antes y después del curso sobre este tema. Los resultados indican que aÚn en esta área de conocimiento, una alta negatividad (90 %) en los valores de asociación entre conceptos en la matriz se mantiene; aÚn y cuando después del curso la interconectividad entre conceptos de la red aumenta. Esto corrobora los estudios presentados por el modelo SASO de López y Theios en 1992; López (López, 1996), y además da más evidencia sobre la idea de que la alta negatividad de asociación es un hecho psicológico que permite la discriminación de información a través de un mecanismo inhibitorio.
Keywords:
Redes Semánticas Naturales; Mecanismos Inhibitorios; Matrices de Pesos; Esquemas de Conocimiento; Automatización
Advisors:
Ernesto Octavio López Ramírez
Committee Member / Sinodal:
Hugo Terashima Marín; M.C. José Aldo Díaz Torres
Degree Level:
Maestro en Ciencias con especialidad en Automatización
School:
Electrónica, Computación, Información y Comunicaciones
Campus Program:
Campus Monterrey
Discipline:
Ingeniería y Ciencias Aplicadas / Engineering & Applied Sciences
Appears in Collections:
Ciencias Exactas

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DC FieldValue Language
dc.contributor.advisorErnesto Octavio López Ramírezes
dc.contributor.authorLoya Zapién, Héctor A.en
dc.date.accessioned2015-08-17T11:22:05Zen
dc.date.available2015-08-17T11:22:05Zen
dc.date.issued01/05/2000-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11285/572145en
dc.description.abstractLa presente investigación constituye un estudio en ciencia cognitiva que pretende implementar una herramienta cognitiva que permita analizar propiedades emergentes (desde una perspectiva conexionista) de esquemas de conocimiento humano. Se utiliza una herramienta psicológica para generar definiciones conceptuales que permitan construir una red semántica y obtener (a través del desarrollo de un sistema computacional) la matriz de pesos de asociación necesaria para el funcionamiento adecuado de modelos conexionistas similares al postulado por Rumelhart et al. en 1986. A diferencia del modelo de Rumelhart et al., Schvaneveldt (Schvanelveldt, 1990), López y Theios (López y Theios, 1992), la técnica usada en esta tesis explora diferentes dominios de conocimiento y en consecuencia se analiza el balance de los signos de las matrices de pesos de asociación entre conceptos en dichas áreas de conocimiento. El objetivo es ver si la validez mostrada por estudios previos en esta área se generaliza a otros dominios de conocimiento. En esta investigación, participaron 18 trabajadores del Sorteo Tec, quienes generaron redes semánticas sobre el esquema de Servicio al Cliente. Después se desarrolló un sistema computacional que permite elaborar las matrices de pesos de asociación entre conceptos, que son la base para la red neural. Posteriormente, se analizaron gráficas de superficie de matrices de asociación de iii conceptos de una red neural que simula el esquema de conocimiento de “Servicio al Cliente� antes y después del curso sobre este tema. Los resultados indican que aÚn en esta área de conocimiento, una alta negatividad (90 %) en los valores de asociación entre conceptos en la matriz se mantiene; aÚn y cuando después del curso la interconectividad entre conceptos de la red aumenta. Esto corrobora los estudios presentados por el modelo SASO de López y Theios en 1992; López (López, 1996), y además da más evidencia sobre la idea de que la alta negatividad de asociación es un hecho psicológico que permite la discriminación de información a través de un mecanismo inhibitorio.es
dc.language.isoes-
dc.rightsOpen Accessen
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.titleEl Uso de Redes Semánticas Naturales para el Análisis de Mecanismos Inhibitorios en Matrices de Pesos de Asociación en Modelos Conexionistas de Esquema de Conocimientoes
dc.typeTesis de Maestríaes
dc.contributor.departmentITESMen
thesis.degree.grantorInstituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterreyes
thesis.degree.levelMaestro en Ciencias con especialidad en Automatizaciónes
dc.contributor.committeememberHugo Terashima Marínes
dc.contributor.committeememberM.C. José Aldo Díaz Torreses
thesis.degree.disciplineElectrónica, Computación, Información y Comunicacioneses
dc.subject.keywordRedes Semánticas Naturaleses
dc.subject.keywordMecanismos Inhibitorioses
dc.subject.keywordMatrices de Pesoses
dc.subject.keywordEsquemas de Conocimientoes
dc.subject.keywordAutomatizaciónes
thesis.degree.programCampus Monterreyes
dc.subject.disciplineIngeniería y Ciencias Aplicadas / Engineering & Applied Sciencesen
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