Gervás Gómez-Navarro, PabloMoriano Mohedano, Pedro J.Romero Tejera, LuisMuñoz Moreno, Alfonso2023-06-202023-06-202007https://hdl.handle.net/20.500.14352/54315Trabajo de la asignatura Sistemas Informáticos (Facultad de Informática, Curso 2006-2007)JBeaver es un sistema de análisis y generación de analizadores de dependencias. Podemos crear corpora de entrenamiento, entrenar a un sistema automático de aprendizaje y por último realizar análisis y evaluarlos tanto gráfica como estadísticamente. Todo ello siendo éste un sistema autónomo, fácil de usar, portable, con un alto rendimiento y por supuesto, debido a su carácter didáctico y de investigación, público y gratuito. El sistema consta de tres módulos funcionales: Entrenamiento: Crea corpora de dependencias a partir de árboles de constituyentes mediante la transformación del algoritmo de Gelbukh (Universidad Autónoma de México). Realiza el entrenamiento de la herramienta de aprendizaje automático Maltparser_0.4 por medio del corpus de dependencias, generando un modelo.Evalúa los resultados para garantizar la calidad del entrenamiento, usando las métricas: Label attachment score (LAS), Unlabel attachment score (UAS) y Label accuracy. Análisis : Etiqueta cada token de un texto con sus part-of-speach (categorías gramaticales). Analiza el texto de entrada, ya etiquetado, gracias al modelo creado en el entrenamiento. Evalúa los resultados para garantizar la calidad del análisis, usando las métricas: Label attachment score (LAS), Unlabel attachment score (UAS) y Label accuracy. Gráco: Muestra en forma de árbol todas las frases que seleccionemos tanto del análisis como del entrenamiento. Existen dos formas de visualización: Por pasos (para observar su creación) Directamente.spacourseworkopen access004.8(043.3)81’322(043.3)Sistemas expertos