Evaluación de Reglas de Asociación en Text Mining Utilizando ...

necesariamente un matching exacto con el otro término) y la similaridad LSA entre ambos
excede cierto Umbral LSA. Este lattice que es creado se denomina Lattice Conceptual
Semántico (SCL).
La tabla 8 muestra valores de similitud semántica de los términos presentes en el
mismo corpus de textos de la tabla 3.
a b C d e
a 1 0.2 0.3 0.4 0.5
b 0.2 1 0.6 0.7 0.8
c 0.3 0.6 1 0.9 0.95
d 0.4 0.7 0.9 1 0.96
e 0.5 0.8 0.95 0.96 1
Tabla 8: Similitud existente entre palabras del corpus de textos
Dado el ejemplo del contexto formal de la tabla 3 y considerando las similitudes
semánticas de la tabla 8, se pueden construir más de un Lattice Conceptual Semántico
dependiendo del valor de Umbral similaridad semántica (Umbral LSA).
Al definir experimentalmente el valor Umbral LSA =1.0, que es el máximo valor
posible, el Lattice conceptual Semántico queda con la siguiente estructura de la figura 18.
Figura 18: Lattice Conceptual Semántico con Umbral LSA=1.0.
Como se aprecia en el Lattice Conceptual Semántico de la figura 18, con un Umbral
LSA igual a 1.0 el modelo no tiene relevancia en la evaluación de reglas de asociación, ya que
todos los conceptos quedan en un mismo nivel de jerarquía.
19.
C1
{}
C2 C3 C4 C5 C6
C7
{c}
{b, e} {a,c} {e,c,b } {a, d, c} {a, b, c, e}
Si se reduce el Umbral LSA a 0.9 se obtiene Lattice conceptual Semántico de la figura
C2 C3 C4 C5 C6
C7
C1
{c} {b, e} {a,c} {e,c,b } {a, d, c} {a, b, c, e} {a, b, c, d, e}
Figura 19: Lattice Conceptual Semántico con Umbral LSA=0.9.
{}
50
C8
{a, b, c, d, e}
C8