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Indexación y búsqueda de expresiones matemáticas a gran escala en corpus masivos de documentos impresos

RiuNet: Institutional repository of the Polithecnic University of Valencia

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Indexación y búsqueda de expresiones matemáticas a gran escala en corpus masivos de documentos impresos

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dc.contributor.advisor Benedí Ruiz, José Miguel es_ES
dc.contributor.advisor Sánchez Peiró, Joan Andreu es_ES
dc.contributor.author Noya García, Ernesto es_ES
dc.date.accessioned 2020-09-04T07:58:29Z
dc.date.available 2020-09-04T07:58:29Z
dc.date.created 2020-07-24
dc.date.issued 2020-09-04 es_ES
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/149417
dc.description.abstract [ES] En la actualidad existen grandes bases de datos de documentos científicos impresos digitalizados, muchos de los cuales incluyen expresiones matemáticas. La búsqueda de información textual en estos documentos es ya una posibilidad ampliamente explotada por los motores de búsqueda de la exploradores más utilizados. Sin embargo, la búsqueda mediante consultas en forma de expresiones matemáticas de documentos científicos impresos digitalizados en grandes colecciones es un campo apenas explorado. Los planteamientos que actualmente se han usado para abordar este problema se basan fundamentalmente en la búsqueda por similitud entre la imágenes lo cual es completamente inviable para búsqueda en colecciones masivas dado el elevado coste computacional de dichas aproximaciones. En este trabajo se propone estudiar el desarrollo de técnicas de indexación y búsqueda de expresiones matemáticas en grandes colecciones de imágenes digitalizadas. Los modelos que permitirán construir los índices de la colección y los modelos que permitirán representarán la consulta se basarán en modelos estocásticos estructurales capaces de dar cuenta de la ambigüedad que puede surgir en el proceso de reconocimiento, debido a los problemas de segmentación y a la propia ambigüedad que puede existir en las expresiones matemáticas. La preparación de los índices probabilísticos deberá incluir: medidas de confianza, estructuras de datos en forma de árbol sintáctico para realizar búsquedas estructurales y aprendizaje automático discriminativo de modelos estructurales. es_ES
dc.description.abstract [EN] Nowadays there exist large databases of digitized printed scientific documents, and many of them include mathematical expressions. The searching of textual information in these documents is currently a possibility widely exploited by the search engines of the most used web browsers. However, the searching in massive collections of digitized printed scientific documents with queries that are mathematical expressions is a research area scarcely explored. The methods that currently have been researched for tackling this problem are based on comparing images that is not realistic for searching in massive collections given the high computational cost of the above mentioned approaches. In this TFM, we propose to research indexing and searching techniques of mathematical expressions in large collections of digitized images. The models that will allow us to build up the indexes of the collection and the models que will allow us to represent the query will be based on stochastic structural models that will account for the ambiguity that can appear in the recognition process, due to segmentation problems and due to the ambiguity that the mathematical expression may have. The preparation of the probabilistic indices should include: confidence measures, data structures based on syntactic parse trees for structural search, discriminative machine learning of structural models. es_ES
dc.description.sponsorship Este trabajo ha sido parcialmente financiado por el Ministerio de Ciencia y Tecnología en el proyecto IBEM (TIN2017-91452-EXP) y por la Generalitat Valenciana en el proyecto DeepPattern (PROMETEO/2019/121). es_ES
dc.format.extent 72 es_ES
dc.language Español es_ES
dc.publisher Universitat Politècnica de València es_ES
dc.relation MCYT/TIN2017-91452-EXP es_ES
dc.relation GV/PROMETEO/2019/121 es_ES
dc.rights Reconocimiento (by) es_ES
dc.subject Búsqueda e indexación de expresiones matemáticas es_ES
dc.subject Reconocimiento de expresiones matemáticas es_ES
dc.subject Bibliotecas digitales es_ES
dc.subject Mathematical expression searching and indexing es_ES
dc.subject Mathematical expression recognition es_ES
dc.subject Digital libraries es_ES
dc.subject.classification LENGUAJES Y SISTEMAS INFORMATICOS es_ES
dc.subject.other Máster Universitario en Inteligencia Artificial, Reconocimiento de Formas e Imagen Digital-Màster Universitari en Intel·Ligència Artificial: Reconeixement de Formes i Imatge Digital es_ES
dc.title Indexación y búsqueda de expresiones matemáticas a gran escala en corpus masivos de documentos impresos es_ES
dc.type Tesis de máster es_ES
dc.rights.accessRights Abierto es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Departamento de Sistemas Informáticos y Computación - Departament de Sistemes Informàtics i Computació es_ES
dc.description.bibliographicCitation Noya García, E. (2020). Indexación y búsqueda de expresiones matemáticas a gran escala en corpus masivos de documentos impresos. http://hdl.handle.net/10251/149417 es_ES
dc.description.accrualMethod TFGM es_ES
dc.relation.pasarela TFGM\125210 es_ES
dc.contributor.funder Ministerio de Ciencia y Tecnología es_ES
dc.contributor.funder Generalitat Valenciana es_ES


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