Resumen

La identificación de temas (IT) es el proceso que consiste en determinar los principales temas presentes en los documentos de lenguaje natural. El paradigma actual de modelización de la IT pretende adquirir información semántica a partir de las propiedades estadísticas de grandes conjuntos de datos de texto. Investigamos los mecanismos mentales responsables de la identificación de temas en un mismo documento dado el conocimiento existente. Nuestra hipótesis principal es que los temas son el resultado de la activación neuronal acumulada de información poco organizada almacenada en la memoria a largo plazo (LTM). Probamos experimentalmente nuestra hipótesis con un modelo computacional que simula la activación de la LTM. El modelo asume el decaimiento de la activación como un fenómeno inevitable que se origina en la naturaleza bioeléctrica de los sistemas neuronales. Dado que el decaimiento debería afectar negativamente a la calidad de los temas, el modelo predice la presencia de la memoria a corto plazo (LTM) para mantener el foco de atención en unas pocas palabras, con el resultado esperado de restaurar la calidad a un nivel de referencia. Nuestros experimentos midieron la calidad de los temas de más de 300 documentos con diversas tasas de decaimiento y capacidad de STM. Nuestros resultados mostraron que la activación acumulada de la información poco organizada era un producto computacional mental eficaz para identificar temas. Además, se confirmó que el decaimiento rápido es perjudicial para la calidad de los temas, pero que la capacidad limitada de STM restaura la calidad a un nivel de referencia, incluso superándolo ligeramente.

• Materias:Algoritmos (Matemáticas) Ingeniería del transporte Neurociencias Seguridad del transporte Ingeniería ferroviaria
• Subjects:Agorithms (Math) Transport engineering Neurosciences Transport safety Railway engineering
• Palabras claves:calidad del tema, información organizada, nivel de referencia, memoria de términos, foco de atención, modelado actual de ti, calidad del tema, paradigma de modelado de ti, mercancía computacional mental, documento de lenguaje natural
• Keywords:topic quality, organized information, baseline level, terms memory, focus of attention, current ti modeling, quality of topic, ti modeling paradigm, mental computational commodity, natural language document