Biografía
Jesús Manuel Sánchez Gómez es Arquitecto Técnico (2014) y Graduado en Ingeniería Informática en Ingeniería de Computadores (2016) por la Universidad de Extremadura, con Máster Universitario en Ingeniería Informática (2018). Actualmente está desarrollando su tesis doctoral, titulada "Optimización Multiobjetivo y Paralelismo aplicados a la Generación de Resúmenes Extractivos Automáticos de Múltiples Documentos", bajo la dirección de Miguel Ángel Vega Rodríguez en el Grupo de Arquitectura de Computadores y Diseño Lógico (ARCO), siendo beneficiario de un contrato predoctoral financiado por la Junta de Extremadura y el Fondo Social Europeo. Su proyecto de tesis consiste en la exploración del campo de los resúmenes extractivos automáticos de múltiples documentos desde diversos enfoques. Además, las líneas de investigación en las que trabaja son la computación paralela y distribuida, la computación evolutiva y la optimización multiobjetivo.
Contacto
Departamento de Tecnología de los Computadores y de las Comunicaciones
Universidad de Extremadura, Escuela Politécnica
Campus Universitario s/n, 10003 Cáceres, España
Teléfono: 927 25 70 00 (Extensión 51056)
Correo: jmsanchezgomez@unex.es
Proyecto de Tesis Doctoral
Contrato: PD18057
Presupuesto: 82.004,6€
Título
Optimización Multiobjetivo y Paralelismo aplicados a la Generación de Resúmenes Extractivos Automáticos de Múltiples Documentos
Resumen
Los métodos de resumen automático de texto son cada vez más necesarios en la actualidad, ya que el volumen de información digital crece continuamente. Por esta razón, el proyecto de tesis propuesto consiste en la solución del problema de resumen extractivo automático de múltiples documentos desde el punto de vista de la optimización multiobjetivo. El resumen generado debe satisfacer las necesidades de los usuarios, que desean obtener la información más importante de la forma más rápida posible y en un tamaño reducido. Dado que los métodos de optimización multiobjetivo generan un conjunto de soluciones (frente de Pareto), es necesario el estudio de distintos métodos para reducir dicho conjunto a una única solución. Además, también se buscará la paralelización del enfoque de optimización multiobjetivo desarrollado con el fin de reducir el tiempo de ejecución. También es de interés estudiar los distintos objetivos utilizados en la literatura científica para la generación de resúmenes extractivos de múltiples documentos, con el fin de valorar cuáles son más útiles y combinados de qué forma. Finalmente, se compararán las diferentes técnicas de optimización multiobjetivo existentes (basada en dominancia, basada en indicadores y basada en descomposición) y los resultados obtenidos en cada una de ellas.
Objetivos
- Análisis y comparación de los diferentes métodos de reducción del frente de Pareto a una única solución aplicado al problema de resumen extractivo automático de múltiples documentos.
- Paralelización del enfoque de optimización multiobjetivo para el resumen extractivo automático de múltiples documentos.
- Estudio de los diferentes objetivos a optimizar aplicables al problema de resumen extractivo automático de múltiples documentos.
- Comparación de las diferentes técnicas de optimización multiobjetivo para el resumen extractivo automático de múltiples documentos.
Resultados
Plan de transferencia de resultados
- Actividades dirigidas a la comunidad científica: publicaciones científicas en revistas indexadas en el Journal Citation Reports (JCR) (ver publicaciones en revistas), publicaciones de libros y capítulos de libros (ver publicaciones de libros y capítulos) y comunicaciones presentadas en congresos nacionales e internacionales (ver publicaciones en congresos).
- Actividades dirigidas a la sociedad y a la empresa: aplicación en la plataforma de e-learning NeuroK.
Actividades de formación
- Realización de cursos del Servicio de Formación y Orientación Docente (SOFD) de la Universidad de Extremadura.
- Docencia tutelada en la asignatura de Estructura de Computadores (2º GII) durante el curso académico 2019/2020 (60 horas).
Última actualización: Septiembre 2020