SlideShare una empresa de Scribd logo
1 de 18
Descargar para leer sin conexión
Cap 2: Aplicaci´n Pr´ctica
                o    a

Tutores: Luis Antonio Chamba Eras
 Edison Leonardo Coronel Romero

     Carrera de Ingenier´ en Sistemas
                        ıa
      Universidad Nacional de Loja


            Octubre 2012




                                        1 / 18
B´squeda de Texto - Antecedentes
 u

    • Un problema habitual en la Web y otros repositorios de texto
      es el siguiente:




                                                                     2 / 18
B´squeda de Texto - Antecedentes
 u

    • Un problema habitual en la Web y otros repositorios de texto
      es el siguiente:
    • ”Dado un conjunto de palabras, determinar todos los documen-
      tos que contengan una de dicha palabras (o todas)”.




                                                                     3 / 18
B´squeda de Texto - Antecedentes
 u

    • Un problema habitual en la Web y otros repositorios de texto
      es el siguiente:
    • ”Dado un conjunto de palabras, determinar todos los documen-
      tos que contengan una de dicha palabras (o todas)”.
    • Un motor de b´squeda, utiliza una tecnolog´ concreta conocida
                   u                            ıa
      como ”´ ındices invertidos”, en la que para cada palabra que
      aparece en la Web existen 100000000 de palabras diferentes, se
      almacena una lista de todos los lugares donde aparecen dicha
      palabra, servidores mantienen disponibles la informaci´n.
                                                            o




                                                                       4 / 18
B´squeda de Texto - Antecedentes
 u

    • Un problema habitual en la Web y otros repositorios de texto
      es el siguiente:
    • ”Dado un conjunto de palabras, determinar todos los documen-
      tos que contengan una de dicha palabras (o todas)”.
    • Un motor de b´squeda, utiliza una tecnolog´ concreta conocida
                   u                            ıa
      como ”´ ındices invertidos”, en la que para cada palabra que
      aparece en la Web existen 100000000 de palabras diferentes, se
      almacena una lista de todos los lugares donde aparecen dicha
      palabra, servidores mantienen disponibles la informaci´n.
                                                            o
    • Las t´cnicas de ´
           e          ındices invertidos no emplean aut´matas finitos,
                                                       o
      los agentes de b´squeda invierten mucho tiempo en el proceso.
                      u




                                                                        5 / 18
B´squeda de Texto - Antecedentes
 u

    • Un problema habitual en la Web y otros repositorios de texto
      es el siguiente:
    • ”Dado un conjunto de palabras, determinar todos los documen-
      tos que contengan una de dicha palabras (o todas)”.
    • Un motor de b´squeda, utiliza una tecnolog´ concreta conocida
                   u                            ıa
      como ”´ ındices invertidos”, en la que para cada palabra que
      aparece en la Web existen 100000000 de palabras diferentes, se
      almacena una lista de todos los lugares donde aparecen dicha
      palabra, servidores mantienen disponibles la informaci´n.
                                                            o
    • Las t´cnicas de ´
           e          ındices invertidos no emplean aut´matas finitos,
                                                       o
      los agentes de b´squeda invierten mucho tiempo en el proceso.
                      u
    • Existen t´cnicas de b´squeda que utilizan aut´matas, para ello
               e           u                       o
      se necesita cumplir las siguientes caracter´
                                                 ısticas:

                                                                        6 / 18
B´squeda de Texto - Antecedentes
 u




    • El repositorio cambia r´pidamente:noticias al d´ rastreadores
                             a                       ıa,
      Web.




                                                                      7 / 18
B´squeda de Texto - Antecedentes
 u




    • El repositorio cambia r´pidamente:noticias al d´ rastreadores
                             a                       ıa,
      Web.
    • Documentos no clasificados, p´ginas sobre la marcha en res-
                                  a
      puesta a consultas.




                                                                      8 / 18
B´squeda de Texto - Antecedentes
 u




    • El repositorio cambia r´pidamente:noticias al d´ rastreadores
                             a                       ıa,
      Web.
    • Documentos no clasificados, p´ginas sobre la marcha en res-
                                  a
      puesta a consultas.




                                                                      9 / 18
B´squeda de Texto - Aut´matas Finitos No Deterministas
 u                     o

    • Conjunto de palabras denominadas ”palabras clave ”, deseamos
      encontrar las apariciones de cualquiera de estas palabras, lo m´s
                                                                     a
      util es dise˜ar un AFND que indique mediante un estado de
      ´           n
      aceptaci´n que se ha encontrado una de las ”palabras clave”,
               o
      el texto de un documento se introduce car´cter por car´cter en
                                                  a            a
      el AFND que permitir´ reconocer las apariciones de las palabras
                            a
      claves en el texto.




                                                                          10 / 18
B´squeda de Texto - Aut´matas Finitos No Deterministas
 u                     o

    • Conjunto de palabras denominadas ”palabras clave ”, deseamos
      encontrar las apariciones de cualquiera de estas palabras, lo m´s
                                                                     a
      util es dise˜ar un AFND que indique mediante un estado de
      ´           n
      aceptaci´n que se ha encontrado una de las ”palabras clave”,
               o
      el texto de un documento se introduce car´cter por car´cter en
                                                  a            a
      el AFND que permitir´ reconocer las apariciones de las palabras
                            a
      claves en el texto.
    • Estado inicial con una transici´n a s´ mismo para cada uno de los
                                     o     ı
      s´
       ımbolos de entrada, por ejemplo el alfabeto ASCII, ´ste estado
                                                          e
      inicial representa una conjetura de que no se ha detectado una
      palabra clave, incluso aunque hayamos encontrado algunas de
      las letras de una de esas palabras.



                                                                          11 / 18
B´squeda de Texto - Aut´matas Finitos No Deterministas
 u                     o

    • Conjunto de palabras denominadas ”palabras clave ”, deseamos
      encontrar las apariciones de cualquiera de estas palabras, lo m´s
                                                                     a
      util es dise˜ar un AFND que indique mediante un estado de
      ´           n
      aceptaci´n que se ha encontrado una de las ”palabras clave”,
               o
      el texto de un documento se introduce car´cter por car´cter en
                                                  a            a
      el AFND que permitir´ reconocer las apariciones de las palabras
                            a
      claves en el texto.
    • Estado inicial con una transici´n a s´ mismo para cada uno de los
                                     o     ı
      s´
       ımbolos de entrada, por ejemplo el alfabeto ASCII, ´ste estado
                                                          e
      inicial representa una conjetura de que no se ha detectado una
      palabra clave, incluso aunque hayamos encontrado algunas de
      las letras de una de esas palabras.
    • Para cada palabra a1a2...ak hay k estados, q1,q2,...,qk.


                                                                          12 / 18
B´squeda de Texto - Aut´matas Finitos No Deterministas
 u                     o



    • Existe una transici´n desde el estado inicial a q1 para a1, una
                         o
      transici´n desde q1 a q2 para a2..., el estado qk es un estado
              o
      de aceptaci´n que indica que se ha encontrado la palabra clave
                  o
      a1a2...ak.




                                                                        13 / 18
B´squeda de Texto - Aut´matas Finitos No Deterministas
 u                     o



    • Existe una transici´n desde el estado inicial a q1 para a1, una
                         o
      transici´n desde q1 a q2 para a2..., el estado qk es un estado
              o
      de aceptaci´n que indica que se ha encontrado la palabra clave
                  o
      a1a2...ak.
    • Google.




                                                                        14 / 18
B´squeda de Texto - Aut´matas Finitos No Deterministas
 u                     o



    • Existe una transici´n desde el estado inicial a q1 para a1, una
                         o
      transici´n desde q1 a q2 para a2..., el estado qk es un estado
              o
      de aceptaci´n que indica que se ha encontrado la palabra clave
                  o
      a1a2...ak.
    • Google.
    • Amazon.




                                                                        15 / 18
B´squeda de Texto - Aut´matas Finitos No Deterministas
 u                     o



    • Existe una transici´n desde el estado inicial a q1 para a1, una
                         o
      transici´n desde q1 a q2 para a2..., el estado qk es un estado
              o
      de aceptaci´n que indica que se ha encontrado la palabra clave
                  o
      a1a2...ak.
    • Google.
    • Amazon.
    • AFND.




                                                                        16 / 18
B´squeda de Texto - Aut´matas Finitos No Deterministas
 u                     o



    • Existe una transici´n desde el estado inicial a q1 para a1, una
                         o
      transici´n desde q1 a q2 para a2..., el estado qk es un estado
              o
      de aceptaci´n que indica que se ha encontrado la palabra clave
                  o
      a1a2...ak.
    • Google.
    • Amazon.
    • AFND.
    • AFD.




                                                                        17 / 18
Bibliograf´
          ıa




  [1]   John E. Hopcroft, Rajeev Motwani y Jeffrey D. Ullman
        Teor´ de Aut´matas, lenguajes y computaci´n
            ıa       o                           o
        Pearson, 2008.




                                                              18 / 18

Más contenido relacionado

Destacado

Perfil personal, académico, profesional y científico de Luis Chamba-Eras
Perfil personal, académico, profesional y científico de Luis Chamba-ErasPerfil personal, académico, profesional y científico de Luis Chamba-Eras
Perfil personal, académico, profesional y científico de Luis Chamba-Eras
Universidad Nacional de Loja
 

Destacado (12)

Perfil personal, académico, profesional y científico de Luis Chamba-Eras
Perfil personal, académico, profesional y científico de Luis Chamba-ErasPerfil personal, académico, profesional y científico de Luis Chamba-Eras
Perfil personal, académico, profesional y científico de Luis Chamba-Eras
 
Luis Antonio Chamba Eras
Luis Antonio Chamba ErasLuis Antonio Chamba Eras
Luis Antonio Chamba Eras
 
Luis Antonio Chamba Eras
Luis Antonio Chamba ErasLuis Antonio Chamba Eras
Luis Antonio Chamba Eras
 
Charla: Cadenas confianza con DNSSEC aplicadas a Comunidades Virtuales de Apr...
Charla: Cadenas confianza con DNSSEC aplicadas a Comunidades Virtuales de Apr...Charla: Cadenas confianza con DNSSEC aplicadas a Comunidades Virtuales de Apr...
Charla: Cadenas confianza con DNSSEC aplicadas a Comunidades Virtuales de Apr...
 
Componentes mínimos de modelos de confianza en e-learning y CVA
Componentes mínimos de modelos de confianza en e-learning y CVAComponentes mínimos de modelos de confianza en e-learning y CVA
Componentes mínimos de modelos de confianza en e-learning y CVA
 
Redes bayesianas para predecir el estilo de aprendizaje de estudiantes en ent...
Redes bayesianas para predecir el estilo de aprendizaje de estudiantes en ent...Redes bayesianas para predecir el estilo de aprendizaje de estudiantes en ent...
Redes bayesianas para predecir el estilo de aprendizaje de estudiantes en ent...
 
Transparencias atica2012
Transparencias atica2012Transparencias atica2012
Transparencias atica2012
 
Laboratorio virtual para la simulación de componentes internos del computador
Laboratorio virtual para la simulación de componentes internos del computadorLaboratorio virtual para la simulación de componentes internos del computador
Laboratorio virtual para la simulación de componentes internos del computador
 
Minería de Datos - 2015 - Clases
Minería de Datos - 2015 - ClasesMinería de Datos - 2015 - Clases
Minería de Datos - 2015 - Clases
 
Laboratorio Virtual: una alternativa a la educación teórica
Laboratorio Virtual: una alternativa a la educación teóricaLaboratorio Virtual: una alternativa a la educación teórica
Laboratorio Virtual: una alternativa a la educación teórica
 
Matriz de observación de clase demostrativa: ejemplo
Matriz de observación de clase demostrativa: ejemploMatriz de observación de clase demostrativa: ejemplo
Matriz de observación de clase demostrativa: ejemplo
 
Computación - 2015 - Clases
Computación - 2015 - Clases Computación - 2015 - Clases
Computación - 2015 - Clases
 

Similar a Capitulo 2 Aplicación Práctica AF

motores de Búsqueda
motores de Búsquedamotores de Búsqueda
motores de Búsqueda
campus party
 
Buscadores
BuscadoresBuscadores
Buscadores
cntrss
 
Lenguaje de programción en internet
Lenguaje de programción en internetLenguaje de programción en internet
Lenguaje de programción en internet
lorenzosc1995
 
Memorias de traduccion
 Memorias de traduccion Memorias de traduccion
Memorias de traduccion
cata0815
 
Sanitizando datos con .Net
Sanitizando datos con .NetSanitizando datos con .Net
Sanitizando datos con .Net
Camilo Fernandez
 

Similar a Capitulo 2 Aplicación Práctica AF (20)

Web semántica
Web semánticaWeb semántica
Web semántica
 
motores de Búsqueda
motores de Búsquedamotores de Búsqueda
motores de Búsqueda
 
Optimizando Sitios webs con Memcached
Optimizando Sitios webs con MemcachedOptimizando Sitios webs con Memcached
Optimizando Sitios webs con Memcached
 
Orm
OrmOrm
Orm
 
ESAPI
ESAPIESAPI
ESAPI
 
Lenguaje de programción en internet
Lenguaje de programción en internetLenguaje de programción en internet
Lenguaje de programción en internet
 
Buscadores
BuscadoresBuscadores
Buscadores
 
Lenguaje de programción en internet
Lenguaje de programción en internetLenguaje de programción en internet
Lenguaje de programción en internet
 
Principales bases de datos
Principales bases de datosPrincipales bases de datos
Principales bases de datos
 
Principales bases de datos
Principales bases de datosPrincipales bases de datos
Principales bases de datos
 
Taller n13 compiladores_10_junio_2021
Taller n13 compiladores_10_junio_2021Taller n13 compiladores_10_junio_2021
Taller n13 compiladores_10_junio_2021
 
Memorias de traduccion
 Memorias de traduccion Memorias de traduccion
Memorias de traduccion
 
Lenguajes de marcas
Lenguajes de marcasLenguajes de marcas
Lenguajes de marcas
 
Presentacion
PresentacionPresentacion
Presentacion
 
Sanitizando datos con .Net
Sanitizando datos con .NetSanitizando datos con .Net
Sanitizando datos con .Net
 
Modulo 01 tipos de páginas web
Modulo 01   tipos de páginas webModulo 01   tipos de páginas web
Modulo 01 tipos de páginas web
 
Informe interprete sencillo irony y c sharp
Informe interprete sencillo irony y c sharpInforme interprete sencillo irony y c sharp
Informe interprete sencillo irony y c sharp
 
Lenguajes de Marcas en EntornosWeb
Lenguajes de Marcas en EntornosWebLenguajes de Marcas en EntornosWeb
Lenguajes de Marcas en EntornosWeb
 
Introducción a Javascript I
Introducción a Javascript IIntroducción a Javascript I
Introducción a Javascript I
 
Documertar APIs - Meetup.js
Documertar APIs - Meetup.jsDocumertar APIs - Meetup.js
Documertar APIs - Meetup.js
 

Más de Universidad Nacional de Loja

Más de Universidad Nacional de Loja (20)

Democratización del aprendizaje de la inteligencia artificial desde edades te...
Democratización del aprendizaje de la inteligencia artificial desde edades te...Democratización del aprendizaje de la inteligencia artificial desde edades te...
Democratización del aprendizaje de la inteligencia artificial desde edades te...
 
¿Dónde publicar?
¿Dónde publicar?¿Dónde publicar?
¿Dónde publicar?
 
Clase3 - Metodología de la Investigación en Ciencias de la Computación: Intro...
Clase3 - Metodología de la Investigación en Ciencias de la Computación: Intro...Clase3 - Metodología de la Investigación en Ciencias de la Computación: Intro...
Clase3 - Metodología de la Investigación en Ciencias de la Computación: Intro...
 
Clase 2- Introducción a los Proyectos Informáticos
Clase 2- Introducción a los Proyectos InformáticosClase 2- Introducción a los Proyectos Informáticos
Clase 2- Introducción a los Proyectos Informáticos
 
Clase1- Introducción a la Gestión de Proyectos Informáticos
Clase1- Introducción a la Gestión de Proyectos InformáticosClase1- Introducción a la Gestión de Proyectos Informáticos
Clase1- Introducción a la Gestión de Proyectos Informáticos
 
Clase1- Introducción a los Proyectos Informáticos
Clase1- Introducción a los Proyectos InformáticosClase1- Introducción a los Proyectos Informáticos
Clase1- Introducción a los Proyectos Informáticos
 
Encuadre de la Asignatura de Proyectos Informáticos II - abril-septiembre 2020
Encuadre de la Asignatura de Proyectos Informáticos II - abril-septiembre 2020 Encuadre de la Asignatura de Proyectos Informáticos II - abril-septiembre 2020
Encuadre de la Asignatura de Proyectos Informáticos II - abril-septiembre 2020
 
Encuadre de la Asignatura de Proyectos Informáticos I - abril-septiembre 2020
Encuadre de la Asignatura de Proyectos Informáticos I - abril-septiembre 2020Encuadre de la Asignatura de Proyectos Informáticos I - abril-septiembre 2020
Encuadre de la Asignatura de Proyectos Informáticos I - abril-septiembre 2020
 
Encuadre de la Asignatura de Inteligencia Artificial - abril-septiembre 2020
Encuadre de la Asignatura de Inteligencia Artificial - abril-septiembre 2020Encuadre de la Asignatura de Inteligencia Artificial - abril-septiembre 2020
Encuadre de la Asignatura de Inteligencia Artificial - abril-septiembre 2020
 
Metodologías, recursos, y recomendaciones prácticas para preparar un curso en...
Metodologías, recursos, y recomendaciones prácticas para preparar un curso en...Metodologías, recursos, y recomendaciones prácticas para preparar un curso en...
Metodologías, recursos, y recomendaciones prácticas para preparar un curso en...
 
Rol del Tutor en el proceso de enseñanza-aprendizaje eLearning
Rol del Tutor en el proceso de enseñanza-aprendizaje eLearningRol del Tutor en el proceso de enseñanza-aprendizaje eLearning
Rol del Tutor en el proceso de enseñanza-aprendizaje eLearning
 
Machine Learning para Wawas
Machine Learning para WawasMachine Learning para Wawas
Machine Learning para Wawas
 
Inteligencia Artificial en la Educación: Machine Learning y Scratch 3.0
Inteligencia Artificial en la Educación: Machine Learning y Scratch 3.0Inteligencia Artificial en la Educación: Machine Learning y Scratch 3.0
Inteligencia Artificial en la Educación: Machine Learning y Scratch 3.0
 
Cienciometria y desarrollo de colecciones
Cienciometria y desarrollo de coleccionesCienciometria y desarrollo de colecciones
Cienciometria y desarrollo de colecciones
 
La Tecnología en las Tendencias de Innovación Educativa: Aprendizaje mediado ...
La Tecnología en las Tendencias de Innovación Educativa: Aprendizaje mediado ...La Tecnología en las Tendencias de Innovación Educativa: Aprendizaje mediado ...
La Tecnología en las Tendencias de Innovación Educativa: Aprendizaje mediado ...
 
MDE para identificar la relación entre el IQ, IM, EA, IE de estudiantes de in...
MDE para identificar la relación entre el IQ, IM, EA, IE de estudiantes de in...MDE para identificar la relación entre el IQ, IM, EA, IE de estudiantes de in...
MDE para identificar la relación entre el IQ, IM, EA, IE de estudiantes de in...
 
MDE para identificar la relación de IQ, IM, EA, IE de estudiantes de ingeniería
MDE para identificar la relación de IQ, IM, EA, IE de estudiantes de ingenieríaMDE para identificar la relación de IQ, IM, EA, IE de estudiantes de ingeniería
MDE para identificar la relación de IQ, IM, EA, IE de estudiantes de ingeniería
 
Curso Ciencia 2.0: Recursos para aprendizaje, investigación e innovación
Curso Ciencia 2.0: Recursos para aprendizaje, investigación e innovaciónCurso Ciencia 2.0: Recursos para aprendizaje, investigación e innovación
Curso Ciencia 2.0: Recursos para aprendizaje, investigación e innovación
 
Curso Ciencia 2.0: Recursos para el docente universitario
Curso Ciencia 2.0: Recursos para el docente universitarioCurso Ciencia 2.0: Recursos para el docente universitario
Curso Ciencia 2.0: Recursos para el docente universitario
 
Curso Ciencia 2.0: NMC Horizon Report 2017
Curso Ciencia 2.0: NMC Horizon Report 2017Curso Ciencia 2.0: NMC Horizon Report 2017
Curso Ciencia 2.0: NMC Horizon Report 2017
 

Último

🦄💫4° SEM32 WORD PLANEACIÓN PROYECTOS DARUKEL 23-24.docx
🦄💫4° SEM32 WORD PLANEACIÓN PROYECTOS DARUKEL 23-24.docx🦄💫4° SEM32 WORD PLANEACIÓN PROYECTOS DARUKEL 23-24.docx
🦄💫4° SEM32 WORD PLANEACIÓN PROYECTOS DARUKEL 23-24.docx
EliaHernndez7
 
Concepto y definición de tipos de Datos Abstractos en c++.pptx
Concepto y definición de tipos de Datos Abstractos en c++.pptxConcepto y definición de tipos de Datos Abstractos en c++.pptx
Concepto y definición de tipos de Datos Abstractos en c++.pptx
Fernando Solis
 

Último (20)

CONCURSO NACIONAL JOSE MARIA ARGUEDAS.pptx
CONCURSO NACIONAL JOSE MARIA ARGUEDAS.pptxCONCURSO NACIONAL JOSE MARIA ARGUEDAS.pptx
CONCURSO NACIONAL JOSE MARIA ARGUEDAS.pptx
 
Linea del tiempo - Filosofos Cristianos.docx
Linea del tiempo - Filosofos Cristianos.docxLinea del tiempo - Filosofos Cristianos.docx
Linea del tiempo - Filosofos Cristianos.docx
 
activ4-bloque4 transversal doctorado.pdf
activ4-bloque4 transversal doctorado.pdfactiv4-bloque4 transversal doctorado.pdf
activ4-bloque4 transversal doctorado.pdf
 
PINTURA DEL RENACIMIENTO EN ESPAÑA (SIGLO XVI).ppt
PINTURA DEL RENACIMIENTO EN ESPAÑA (SIGLO XVI).pptPINTURA DEL RENACIMIENTO EN ESPAÑA (SIGLO XVI).ppt
PINTURA DEL RENACIMIENTO EN ESPAÑA (SIGLO XVI).ppt
 
LA LITERATURA DEL BARROCO 2023-2024pptx.pptx
LA LITERATURA DEL BARROCO 2023-2024pptx.pptxLA LITERATURA DEL BARROCO 2023-2024pptx.pptx
LA LITERATURA DEL BARROCO 2023-2024pptx.pptx
 
Interpretación de cortes geológicos 2024
Interpretación de cortes geológicos 2024Interpretación de cortes geológicos 2024
Interpretación de cortes geológicos 2024
 
🦄💫4° SEM32 WORD PLANEACIÓN PROYECTOS DARUKEL 23-24.docx
🦄💫4° SEM32 WORD PLANEACIÓN PROYECTOS DARUKEL 23-24.docx🦄💫4° SEM32 WORD PLANEACIÓN PROYECTOS DARUKEL 23-24.docx
🦄💫4° SEM32 WORD PLANEACIÓN PROYECTOS DARUKEL 23-24.docx
 
Tema 11. Dinámica de la hidrosfera 2024
Tema 11.  Dinámica de la hidrosfera 2024Tema 11.  Dinámica de la hidrosfera 2024
Tema 11. Dinámica de la hidrosfera 2024
 
Sesión de clase APC: Los dos testigos.pdf
Sesión de clase APC: Los dos testigos.pdfSesión de clase APC: Los dos testigos.pdf
Sesión de clase APC: Los dos testigos.pdf
 
Revista Apuntes de Historia. Mayo 2024.pdf
Revista Apuntes de Historia. Mayo 2024.pdfRevista Apuntes de Historia. Mayo 2024.pdf
Revista Apuntes de Historia. Mayo 2024.pdf
 
Concepto y definición de tipos de Datos Abstractos en c++.pptx
Concepto y definición de tipos de Datos Abstractos en c++.pptxConcepto y definición de tipos de Datos Abstractos en c++.pptx
Concepto y definición de tipos de Datos Abstractos en c++.pptx
 
Supuestos_prácticos_funciones.docx
Supuestos_prácticos_funciones.docxSupuestos_prácticos_funciones.docx
Supuestos_prácticos_funciones.docx
 
Novena de Pentecostés con textos de san Juan Eudes
Novena de Pentecostés con textos de san Juan EudesNovena de Pentecostés con textos de san Juan Eudes
Novena de Pentecostés con textos de san Juan Eudes
 
Louis Jean François Lagrenée. Erotismo y sensualidad. El erotismo en la Hist...
Louis Jean François Lagrenée.  Erotismo y sensualidad. El erotismo en la Hist...Louis Jean François Lagrenée.  Erotismo y sensualidad. El erotismo en la Hist...
Louis Jean François Lagrenée. Erotismo y sensualidad. El erotismo en la Hist...
 
Power Point E. S.: Los dos testigos.pptx
Power Point E. S.: Los dos testigos.pptxPower Point E. S.: Los dos testigos.pptx
Power Point E. S.: Los dos testigos.pptx
 
Factores que intervienen en la Administración por Valores.pdf
Factores que intervienen en la Administración por Valores.pdfFactores que intervienen en la Administración por Valores.pdf
Factores que intervienen en la Administración por Valores.pdf
 
Tema 19. Inmunología y el sistema inmunitario 2024
Tema 19. Inmunología y el sistema inmunitario 2024Tema 19. Inmunología y el sistema inmunitario 2024
Tema 19. Inmunología y el sistema inmunitario 2024
 
Prueba de evaluación Geografía e Historia Comunidad de Madrid 4ºESO
Prueba de evaluación Geografía e Historia Comunidad de Madrid 4ºESOPrueba de evaluación Geografía e Historia Comunidad de Madrid 4ºESO
Prueba de evaluación Geografía e Historia Comunidad de Madrid 4ºESO
 
TRABAJO FINAL TOPOGRAFÍA COMPLETO DE LA UPC
TRABAJO FINAL TOPOGRAFÍA COMPLETO DE LA UPCTRABAJO FINAL TOPOGRAFÍA COMPLETO DE LA UPC
TRABAJO FINAL TOPOGRAFÍA COMPLETO DE LA UPC
 
Prueba de evaluación Geografía e Historia Comunidad de Madrid 2º de la ESO
Prueba de evaluación Geografía e Historia Comunidad de Madrid 2º de la ESOPrueba de evaluación Geografía e Historia Comunidad de Madrid 2º de la ESO
Prueba de evaluación Geografía e Historia Comunidad de Madrid 2º de la ESO
 

Capitulo 2 Aplicación Práctica AF

  • 1. Cap 2: Aplicaci´n Pr´ctica o a Tutores: Luis Antonio Chamba Eras Edison Leonardo Coronel Romero Carrera de Ingenier´ en Sistemas ıa Universidad Nacional de Loja Octubre 2012 1 / 18
  • 2. B´squeda de Texto - Antecedentes u • Un problema habitual en la Web y otros repositorios de texto es el siguiente: 2 / 18
  • 3. B´squeda de Texto - Antecedentes u • Un problema habitual en la Web y otros repositorios de texto es el siguiente: • ”Dado un conjunto de palabras, determinar todos los documen- tos que contengan una de dicha palabras (o todas)”. 3 / 18
  • 4. B´squeda de Texto - Antecedentes u • Un problema habitual en la Web y otros repositorios de texto es el siguiente: • ”Dado un conjunto de palabras, determinar todos los documen- tos que contengan una de dicha palabras (o todas)”. • Un motor de b´squeda, utiliza una tecnolog´ concreta conocida u ıa como ”´ ındices invertidos”, en la que para cada palabra que aparece en la Web existen 100000000 de palabras diferentes, se almacena una lista de todos los lugares donde aparecen dicha palabra, servidores mantienen disponibles la informaci´n. o 4 / 18
  • 5. B´squeda de Texto - Antecedentes u • Un problema habitual en la Web y otros repositorios de texto es el siguiente: • ”Dado un conjunto de palabras, determinar todos los documen- tos que contengan una de dicha palabras (o todas)”. • Un motor de b´squeda, utiliza una tecnolog´ concreta conocida u ıa como ”´ ındices invertidos”, en la que para cada palabra que aparece en la Web existen 100000000 de palabras diferentes, se almacena una lista de todos los lugares donde aparecen dicha palabra, servidores mantienen disponibles la informaci´n. o • Las t´cnicas de ´ e ındices invertidos no emplean aut´matas finitos, o los agentes de b´squeda invierten mucho tiempo en el proceso. u 5 / 18
  • 6. B´squeda de Texto - Antecedentes u • Un problema habitual en la Web y otros repositorios de texto es el siguiente: • ”Dado un conjunto de palabras, determinar todos los documen- tos que contengan una de dicha palabras (o todas)”. • Un motor de b´squeda, utiliza una tecnolog´ concreta conocida u ıa como ”´ ındices invertidos”, en la que para cada palabra que aparece en la Web existen 100000000 de palabras diferentes, se almacena una lista de todos los lugares donde aparecen dicha palabra, servidores mantienen disponibles la informaci´n. o • Las t´cnicas de ´ e ındices invertidos no emplean aut´matas finitos, o los agentes de b´squeda invierten mucho tiempo en el proceso. u • Existen t´cnicas de b´squeda que utilizan aut´matas, para ello e u o se necesita cumplir las siguientes caracter´ ısticas: 6 / 18
  • 7. B´squeda de Texto - Antecedentes u • El repositorio cambia r´pidamente:noticias al d´ rastreadores a ıa, Web. 7 / 18
  • 8. B´squeda de Texto - Antecedentes u • El repositorio cambia r´pidamente:noticias al d´ rastreadores a ıa, Web. • Documentos no clasificados, p´ginas sobre la marcha en res- a puesta a consultas. 8 / 18
  • 9. B´squeda de Texto - Antecedentes u • El repositorio cambia r´pidamente:noticias al d´ rastreadores a ıa, Web. • Documentos no clasificados, p´ginas sobre la marcha en res- a puesta a consultas. 9 / 18
  • 10. B´squeda de Texto - Aut´matas Finitos No Deterministas u o • Conjunto de palabras denominadas ”palabras clave ”, deseamos encontrar las apariciones de cualquiera de estas palabras, lo m´s a util es dise˜ar un AFND que indique mediante un estado de ´ n aceptaci´n que se ha encontrado una de las ”palabras clave”, o el texto de un documento se introduce car´cter por car´cter en a a el AFND que permitir´ reconocer las apariciones de las palabras a claves en el texto. 10 / 18
  • 11. B´squeda de Texto - Aut´matas Finitos No Deterministas u o • Conjunto de palabras denominadas ”palabras clave ”, deseamos encontrar las apariciones de cualquiera de estas palabras, lo m´s a util es dise˜ar un AFND que indique mediante un estado de ´ n aceptaci´n que se ha encontrado una de las ”palabras clave”, o el texto de un documento se introduce car´cter por car´cter en a a el AFND que permitir´ reconocer las apariciones de las palabras a claves en el texto. • Estado inicial con una transici´n a s´ mismo para cada uno de los o ı s´ ımbolos de entrada, por ejemplo el alfabeto ASCII, ´ste estado e inicial representa una conjetura de que no se ha detectado una palabra clave, incluso aunque hayamos encontrado algunas de las letras de una de esas palabras. 11 / 18
  • 12. B´squeda de Texto - Aut´matas Finitos No Deterministas u o • Conjunto de palabras denominadas ”palabras clave ”, deseamos encontrar las apariciones de cualquiera de estas palabras, lo m´s a util es dise˜ar un AFND que indique mediante un estado de ´ n aceptaci´n que se ha encontrado una de las ”palabras clave”, o el texto de un documento se introduce car´cter por car´cter en a a el AFND que permitir´ reconocer las apariciones de las palabras a claves en el texto. • Estado inicial con una transici´n a s´ mismo para cada uno de los o ı s´ ımbolos de entrada, por ejemplo el alfabeto ASCII, ´ste estado e inicial representa una conjetura de que no se ha detectado una palabra clave, incluso aunque hayamos encontrado algunas de las letras de una de esas palabras. • Para cada palabra a1a2...ak hay k estados, q1,q2,...,qk. 12 / 18
  • 13. B´squeda de Texto - Aut´matas Finitos No Deterministas u o • Existe una transici´n desde el estado inicial a q1 para a1, una o transici´n desde q1 a q2 para a2..., el estado qk es un estado o de aceptaci´n que indica que se ha encontrado la palabra clave o a1a2...ak. 13 / 18
  • 14. B´squeda de Texto - Aut´matas Finitos No Deterministas u o • Existe una transici´n desde el estado inicial a q1 para a1, una o transici´n desde q1 a q2 para a2..., el estado qk es un estado o de aceptaci´n que indica que se ha encontrado la palabra clave o a1a2...ak. • Google. 14 / 18
  • 15. B´squeda de Texto - Aut´matas Finitos No Deterministas u o • Existe una transici´n desde el estado inicial a q1 para a1, una o transici´n desde q1 a q2 para a2..., el estado qk es un estado o de aceptaci´n que indica que se ha encontrado la palabra clave o a1a2...ak. • Google. • Amazon. 15 / 18
  • 16. B´squeda de Texto - Aut´matas Finitos No Deterministas u o • Existe una transici´n desde el estado inicial a q1 para a1, una o transici´n desde q1 a q2 para a2..., el estado qk es un estado o de aceptaci´n que indica que se ha encontrado la palabra clave o a1a2...ak. • Google. • Amazon. • AFND. 16 / 18
  • 17. B´squeda de Texto - Aut´matas Finitos No Deterministas u o • Existe una transici´n desde el estado inicial a q1 para a1, una o transici´n desde q1 a q2 para a2..., el estado qk es un estado o de aceptaci´n que indica que se ha encontrado la palabra clave o a1a2...ak. • Google. • Amazon. • AFND. • AFD. 17 / 18
  • 18. Bibliograf´ ıa [1] John E. Hopcroft, Rajeev Motwani y Jeffrey D. Ullman Teor´ de Aut´matas, lenguajes y computaci´n ıa o o Pearson, 2008. 18 / 18