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dc.contributor CUEVAS RASGADO, ALMA DELIA
dc.contributor REYES ORTÍZ, JOSÉ ALEJANDRO
dc.contributor.author PADILLA CUEVAS, JOSUÉ
dc.date.accessioned 2025-12-16T23:32:15Z
dc.date.available 2025-12-16T23:32:15Z
dc.date.issued 2024-11-11
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/20.500.11799/143033
dc.description TESIS DOCTORAL QUE A TRAVES DE UN MODELO DE EXTRACCIÓN Y RECUPERACIÓN DE INFORMACIÓN Y OTRO MODELO DE RESOLUCIÓN DE PREGUNTAS USA UN LLM O TRANSFORMER PARA ATENDER SOLICITUDES DE INVESTIGADORES O ESTUDIANTES DE MEDICINA Y PUBLICO EN GENERAL SOBRE EL TEMA DEL COVID 19. FUE PRESENTADO EN EL CONGRESO INTERNACIONAL DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y MACHINE LEARNING EN TOKIO JAPÓN EN MAYO DE 2025. FUE PUBLICADO EN 2 REVISTAS: 1) EN LISTA DE SECIHTI Y EN JCR (Q2) APPLIED SCIENCE. es
dc.description.abstract La investigación médica en español está experimentando un auge sin precedentes, por ejemplo, debido a la pandemia provocada por la enfermedad de COVID-19 causada por el virus SARS-CoV-2 que se detectó en diciembre de 2019 en la ciudad de Wuhan, China, se han infectado a nivel mundial más de 176 millones de personas 1 . Los esfuerzos por difundir y contener a dicha enfermedad han generado una gran cantidad de información de forma Extraordinaria, tal como, documentos científicos. Este gran volumen de información y conocimiento almacenado en los textos médicos proporciona a los expertos del dominio una herramienta fiable para sus diversas actividades de investigación donde requieren localizar información precisa de manera rápida y eficiente. Sin embargo, dada la estructura de los documentos y el volumen de datos, la tarea de buscar, recuperar y extraer información específica que requieren los expertos no es trivial. Además, realizar estas tareas de manera manual consume mucho tiempo, son tediosas y costosas. Por lo anterior, en este trabajo de investigación se propone un algoritmo computacional de pregunta-respuesta para buscar, recuperar y extraer información del dominio médico a partir de textos científicos. El algoritmo esta basado en modelos de recuperación de información y en grandes modelos de lenguaje neuronales. Además, las preguntas serán realizadas en lenguaje natural en el idioma español, aportando al problema de carencia de recursos para el procesamiento de textos en este idioma. Finalmente, las respuestas serán recuperadas de manera automática y a partir de un gran volumen de textos científicos en formato no estructurado. Este proyecto de investigación va dirigido tanto a los Investigadores hispanohablantes de la salud que necesitan una asistencia eficaz para acceder de manera rápida, a la Información médica. Por ejemplo, los investigadores en este campo siempre quieren estar al tanto de la evidencia clínica actualizada para el diagnóstico y el tratamiento de enfermedades bajo el esquema de Medicina Basada en la Evidencia. Además, el proyecto también está dirigido a investigadores en el área de las Ciencias de la Computación que requieran conocer técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural que incluyan la Recuperación y Extracción de Información. es
dc.description.sponsorship SECIHTI BECA DE ESTUDIANTE es
dc.language.iso spa es
dc.publisher UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DEL ESTADO DE MÉXICO es
dc.rights openAccess es
dc.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 es
dc.subject LARGE LANGUAGE MODEL es
dc.subject pre-training model es
dc.subject question answering es
dc.subject fine-tuning es
dc.subject hyperparameter optimization es
dc.subject NLP benchmark es
dc.subject Natural Language Processing es
dc.subject.classification INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA es
dc.title ALGORITMO DE PREGUNTA-RESPUESTA A PARTIR DE TEXTOS CLINICOS es
dc.title.alternative LLM es
dc.title.alternative TRANSFORMER es
dc.title.alternative EXTRACCIÓN DE LA INFORMACIÓN es
dc.title.alternative FINE TUNING es
dc.type Tesis de Doctorado es
dc.provenance Científica es
dc.road Verde es
dc.organismo Centro Universitario UAEM Texcoco es
dc.cve.CenCos 30401 es
dc.modalidad Tesis es
dc.validacion.itt Si es


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Visualización del Documento

  • Título
  • ALGORITMO DE PREGUNTA-RESPUESTA A PARTIR DE TEXTOS CLINICOS
  • Autor
  • PADILLA CUEVAS, JOSUÉ
  • Director(es) de tesis, compilador(es) o coordinador(es)
  • CUEVAS RASGADO, ALMA DELIA
  • REYES ORTÍZ, JOSÉ ALEJANDRO
  • Fecha de publicación
  • 2024-11-11
  • Editor
  • UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DEL ESTADO DE MÉXICO
  • Tipo de documento
  • Tesis de Doctorado
  • Palabras clave
  • LARGE LANGUAGE MODEL
  • pre-training model
  • question answering
  • fine-tuning
  • hyperparameter optimization
  • NLP benchmark
  • Natural Language Processing
  • Los documentos depositados en el Repositorio Institucional de la Universidad Autónoma del Estado de México se encuentran a disposición en Acceso Abierto bajo la licencia Creative Commons: Atribución-NoComercial-SinDerivar 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)

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