Enriquecimiento semántico para la comparación de textos cortos durante la evaluación de competencias laborales

Abstract

La información contenida en bases de datos y el conocimiento que esta puede generar, al aplicársele innumerables técnicas de extracción, es fundamental para la toma de decisiones. La evaluación de competencias laborales es una de las áreas para las que se han desarrollado modelos computacionales con mayor o menor aplicabilidad según el entorno, aprovechando estos grandes cúmulos de datos organizados. Un ejemplo es el enfoque vectorial sobre el que se aplican las técnicas de similitud de texto, el cual se ha utilizado sobre la herramienta XedroGESPRO para, a partir del análisis de las evidencias, generar un modelo evaluación de competencias laborales en proyectos. Este modelo resultó ser experimentalmente superior a otros métodos en cuanto a eficiencia, aunque el enfoque vectorial presenta algunos problemas inherentes al procesamiento del lenguaje, sobre todo para textos cortos como es el caso mencionado; sin embargo, existen modelos basados en redes neuronales artificiales (RNA) que utilizados convenientemente son capaces de elevar significativamente la eficacia del procesamiento.

Information in databases and the knowledge that can be extracted from it using several techniques is relevant to decision making. Several computational models have been developed for the area of work competences evaluation, with more or less applicability, according to context and taking advantage of this big structured data amounts. One case is the vectoring approach over text similarity functions, which is being used over Xedro-GESPRO suite to generate a working competences evaluation model in projects using evidences for the analysis. This model was experimentally superior to others, according to efficiency; however vectoring approach over short texts like this case, has some problems because of nature of language processing. There5 are nevertheless, models based on Artificial Neural Networks (ANN), which accordingly used, can significantly rise up processing results