SlideShare una empresa de Scribd logo
1 de 18
Descargar para leer sin conexión
Cap 2: Aplicaci´n Pr´ctica
                o    a

Tutores: Luis Antonio Chamba Eras
 Edison Leonardo Coronel Romero

     Carrera de Ingenier´ en Sistemas
                        ıa
      Universidad Nacional de Loja


            Octubre 2012




                                        1 / 18
B´squeda de Texto - Antecedentes
 u

    • Un problema habitual en la Web y otros repositorios de texto
      es el siguiente:




                                                                     2 / 18
B´squeda de Texto - Antecedentes
 u

    • Un problema habitual en la Web y otros repositorios de texto
      es el siguiente:
    • ”Dado un conjunto de palabras, determinar todos los documen-
      tos que contengan una de dicha palabras (o todas)”.




                                                                     3 / 18
B´squeda de Texto - Antecedentes
 u

    • Un problema habitual en la Web y otros repositorios de texto
      es el siguiente:
    • ”Dado un conjunto de palabras, determinar todos los documen-
      tos que contengan una de dicha palabras (o todas)”.
    • Un motor de b´squeda, utiliza una tecnolog´ concreta conocida
                   u                            ıa
      como ”´ ındices invertidos”, en la que para cada palabra que
      aparece en la Web existen 100000000 de palabras diferentes, se
      almacena una lista de todos los lugares donde aparecen dicha
      palabra, servidores mantienen disponibles la informaci´n.
                                                            o




                                                                       4 / 18
B´squeda de Texto - Antecedentes
 u

    • Un problema habitual en la Web y otros repositorios de texto
      es el siguiente:
    • ”Dado un conjunto de palabras, determinar todos los documen-
      tos que contengan una de dicha palabras (o todas)”.
    • Un motor de b´squeda, utiliza una tecnolog´ concreta conocida
                   u                            ıa
      como ”´ ındices invertidos”, en la que para cada palabra que
      aparece en la Web existen 100000000 de palabras diferentes, se
      almacena una lista de todos los lugares donde aparecen dicha
      palabra, servidores mantienen disponibles la informaci´n.
                                                            o
    • Las t´cnicas de ´
           e          ındices invertidos no emplean aut´matas finitos,
                                                       o
      los agentes de b´squeda invierten mucho tiempo en el proceso.
                      u




                                                                        5 / 18
B´squeda de Texto - Antecedentes
 u

    • Un problema habitual en la Web y otros repositorios de texto
      es el siguiente:
    • ”Dado un conjunto de palabras, determinar todos los documen-
      tos que contengan una de dicha palabras (o todas)”.
    • Un motor de b´squeda, utiliza una tecnolog´ concreta conocida
                   u                            ıa
      como ”´ ındices invertidos”, en la que para cada palabra que
      aparece en la Web existen 100000000 de palabras diferentes, se
      almacena una lista de todos los lugares donde aparecen dicha
      palabra, servidores mantienen disponibles la informaci´n.
                                                            o
    • Las t´cnicas de ´
           e          ındices invertidos no emplean aut´matas finitos,
                                                       o
      los agentes de b´squeda invierten mucho tiempo en el proceso.
                      u
    • Existen t´cnicas de b´squeda que utilizan aut´matas, para ello
               e           u                       o
      se necesita cumplir las siguientes caracter´
                                                 ısticas:

                                                                        6 / 18
B´squeda de Texto - Antecedentes
 u




    • El repositorio cambia r´pidamente:noticias al d´ rastreadores
                             a                       ıa,
      Web.




                                                                      7 / 18
B´squeda de Texto - Antecedentes
 u




    • El repositorio cambia r´pidamente:noticias al d´ rastreadores
                             a                       ıa,
      Web.
    • Documentos no clasificados, p´ginas sobre la marcha en res-
                                  a
      puesta a consultas.




                                                                      8 / 18
B´squeda de Texto - Antecedentes
 u




    • El repositorio cambia r´pidamente:noticias al d´ rastreadores
                             a                       ıa,
      Web.
    • Documentos no clasificados, p´ginas sobre la marcha en res-
                                  a
      puesta a consultas.




                                                                      9 / 18
B´squeda de Texto - Aut´matas Finitos No Deterministas
 u                     o

    • Conjunto de palabras denominadas ”palabras clave ”, deseamos
      encontrar las apariciones de cualquiera de estas palabras, lo m´s
                                                                     a
      util es dise˜ar un AFND que indique mediante un estado de
      ´           n
      aceptaci´n que se ha encontrado una de las ”palabras clave”,
               o
      el texto de un documento se introduce car´cter por car´cter en
                                                  a            a
      el AFND que permitir´ reconocer las apariciones de las palabras
                            a
      claves en el texto.




                                                                          10 / 18
B´squeda de Texto - Aut´matas Finitos No Deterministas
 u                     o

    • Conjunto de palabras denominadas ”palabras clave ”, deseamos
      encontrar las apariciones de cualquiera de estas palabras, lo m´s
                                                                     a
      util es dise˜ar un AFND que indique mediante un estado de
      ´           n
      aceptaci´n que se ha encontrado una de las ”palabras clave”,
               o
      el texto de un documento se introduce car´cter por car´cter en
                                                  a            a
      el AFND que permitir´ reconocer las apariciones de las palabras
                            a
      claves en el texto.
    • Estado inicial con una transici´n a s´ mismo para cada uno de los
                                     o     ı
      s´
       ımbolos de entrada, por ejemplo el alfabeto ASCII, ´ste estado
                                                          e
      inicial representa una conjetura de que no se ha detectado una
      palabra clave, incluso aunque hayamos encontrado algunas de
      las letras de una de esas palabras.



                                                                          11 / 18
B´squeda de Texto - Aut´matas Finitos No Deterministas
 u                     o

    • Conjunto de palabras denominadas ”palabras clave ”, deseamos
      encontrar las apariciones de cualquiera de estas palabras, lo m´s
                                                                     a
      util es dise˜ar un AFND que indique mediante un estado de
      ´           n
      aceptaci´n que se ha encontrado una de las ”palabras clave”,
               o
      el texto de un documento se introduce car´cter por car´cter en
                                                  a            a
      el AFND que permitir´ reconocer las apariciones de las palabras
                            a
      claves en el texto.
    • Estado inicial con una transici´n a s´ mismo para cada uno de los
                                     o     ı
      s´
       ımbolos de entrada, por ejemplo el alfabeto ASCII, ´ste estado
                                                          e
      inicial representa una conjetura de que no se ha detectado una
      palabra clave, incluso aunque hayamos encontrado algunas de
      las letras de una de esas palabras.
    • Para cada palabra a1a2...ak hay k estados, q1,q2,...,qk.


                                                                          12 / 18
B´squeda de Texto - Aut´matas Finitos No Deterministas
 u                     o



    • Existe una transici´n desde el estado inicial a q1 para a1, una
                         o
      transici´n desde q1 a q2 para a2..., el estado qk es un estado
              o
      de aceptaci´n que indica que se ha encontrado la palabra clave
                  o
      a1a2...ak.




                                                                        13 / 18
B´squeda de Texto - Aut´matas Finitos No Deterministas
 u                     o



    • Existe una transici´n desde el estado inicial a q1 para a1, una
                         o
      transici´n desde q1 a q2 para a2..., el estado qk es un estado
              o
      de aceptaci´n que indica que se ha encontrado la palabra clave
                  o
      a1a2...ak.
    • Google.




                                                                        14 / 18
B´squeda de Texto - Aut´matas Finitos No Deterministas
 u                     o



    • Existe una transici´n desde el estado inicial a q1 para a1, una
                         o
      transici´n desde q1 a q2 para a2..., el estado qk es un estado
              o
      de aceptaci´n que indica que se ha encontrado la palabra clave
                  o
      a1a2...ak.
    • Google.
    • Amazon.




                                                                        15 / 18
B´squeda de Texto - Aut´matas Finitos No Deterministas
 u                     o



    • Existe una transici´n desde el estado inicial a q1 para a1, una
                         o
      transici´n desde q1 a q2 para a2..., el estado qk es un estado
              o
      de aceptaci´n que indica que se ha encontrado la palabra clave
                  o
      a1a2...ak.
    • Google.
    • Amazon.
    • AFND.




                                                                        16 / 18
B´squeda de Texto - Aut´matas Finitos No Deterministas
 u                     o



    • Existe una transici´n desde el estado inicial a q1 para a1, una
                         o
      transici´n desde q1 a q2 para a2..., el estado qk es un estado
              o
      de aceptaci´n que indica que se ha encontrado la palabra clave
                  o
      a1a2...ak.
    • Google.
    • Amazon.
    • AFND.
    • AFD.




                                                                        17 / 18
Bibliograf´
          ıa




  [1]   John E. Hopcroft, Rajeev Motwani y Jeffrey D. Ullman
        Teor´ de Aut´matas, lenguajes y computaci´n
            ıa       o                           o
        Pearson, 2008.




                                                              18 / 18

Más contenido relacionado

Similar a Capitulo 2: Aplicación Práctica de Autómatas Finitos

Lenguaje de programción en internet
Lenguaje de programción en internetLenguaje de programción en internet
Lenguaje de programción en internetlorenzosc1995
 
Buscadores
BuscadoresBuscadores
Buscadorescntrss
 
Lenguaje de programción en internet
Lenguaje de programción en internetLenguaje de programción en internet
Lenguaje de programción en internetlorenzosc1995
 
Taller n13 compiladores_10_junio_2021
Taller n13 compiladores_10_junio_2021Taller n13 compiladores_10_junio_2021
Taller n13 compiladores_10_junio_2021Bryan Chasiguano
 
Memorias de traduccion
 Memorias de traduccion Memorias de traduccion
Memorias de traduccioncata0815
 
Sanitizando datos con .Net
Sanitizando datos con .NetSanitizando datos con .Net
Sanitizando datos con .NetCamilo Fernandez
 
Informe interprete sencillo irony y c sharp
Informe interprete sencillo irony y c sharpInforme interprete sencillo irony y c sharp
Informe interprete sencillo irony y c sharpAndresDvila
 
Lenguajes de Marcas en EntornosWeb
Lenguajes de Marcas en EntornosWebLenguajes de Marcas en EntornosWeb
Lenguajes de Marcas en EntornosWebilatorrep
 
Documertar APIs - Meetup.js
Documertar APIs - Meetup.jsDocumertar APIs - Meetup.js
Documertar APIs - Meetup.jsEzequiel Rial
 
Clase1 introduccinalcurso
Clase1 introduccinalcursoClase1 introduccinalcurso
Clase1 introduccinalcursojorg_marq
 

Similar a Capitulo 2: Aplicación Práctica de Autómatas Finitos (17)

ESAPI
ESAPIESAPI
ESAPI
 
Lenguaje de programción en internet
Lenguaje de programción en internetLenguaje de programción en internet
Lenguaje de programción en internet
 
Buscadores
BuscadoresBuscadores
Buscadores
 
Lenguaje de programción en internet
Lenguaje de programción en internetLenguaje de programción en internet
Lenguaje de programción en internet
 
Principales bases de datos
Principales bases de datosPrincipales bases de datos
Principales bases de datos
 
Principales bases de datos
Principales bases de datosPrincipales bases de datos
Principales bases de datos
 
Taller n13 compiladores_10_junio_2021
Taller n13 compiladores_10_junio_2021Taller n13 compiladores_10_junio_2021
Taller n13 compiladores_10_junio_2021
 
Memorias de traduccion
 Memorias de traduccion Memorias de traduccion
Memorias de traduccion
 
Lenguajes de marcas
Lenguajes de marcasLenguajes de marcas
Lenguajes de marcas
 
Presentacion
PresentacionPresentacion
Presentacion
 
Sanitizando datos con .Net
Sanitizando datos con .NetSanitizando datos con .Net
Sanitizando datos con .Net
 
Modulo 01 tipos de páginas web
Modulo 01   tipos de páginas webModulo 01   tipos de páginas web
Modulo 01 tipos de páginas web
 
Informe interprete sencillo irony y c sharp
Informe interprete sencillo irony y c sharpInforme interprete sencillo irony y c sharp
Informe interprete sencillo irony y c sharp
 
Lenguajes de Marcas en EntornosWeb
Lenguajes de Marcas en EntornosWebLenguajes de Marcas en EntornosWeb
Lenguajes de Marcas en EntornosWeb
 
Introducción a Javascript I
Introducción a Javascript IIntroducción a Javascript I
Introducción a Javascript I
 
Documertar APIs - Meetup.js
Documertar APIs - Meetup.jsDocumertar APIs - Meetup.js
Documertar APIs - Meetup.js
 
Clase1 introduccinalcurso
Clase1 introduccinalcursoClase1 introduccinalcurso
Clase1 introduccinalcurso
 

Más de Universidad Nacional de Loja

Democratización del aprendizaje de la inteligencia artificial desde edades te...
Democratización del aprendizaje de la inteligencia artificial desde edades te...Democratización del aprendizaje de la inteligencia artificial desde edades te...
Democratización del aprendizaje de la inteligencia artificial desde edades te...Universidad Nacional de Loja
 
Clase3 - Metodología de la Investigación en Ciencias de la Computación: Intro...
Clase3 - Metodología de la Investigación en Ciencias de la Computación: Intro...Clase3 - Metodología de la Investigación en Ciencias de la Computación: Intro...
Clase3 - Metodología de la Investigación en Ciencias de la Computación: Intro...Universidad Nacional de Loja
 
Clase 2- Introducción a los Proyectos Informáticos
Clase 2- Introducción a los Proyectos InformáticosClase 2- Introducción a los Proyectos Informáticos
Clase 2- Introducción a los Proyectos InformáticosUniversidad Nacional de Loja
 
Clase1- Introducción a la Gestión de Proyectos Informáticos
Clase1- Introducción a la Gestión de Proyectos InformáticosClase1- Introducción a la Gestión de Proyectos Informáticos
Clase1- Introducción a la Gestión de Proyectos InformáticosUniversidad Nacional de Loja
 
Clase1- Introducción a los Proyectos Informáticos
Clase1- Introducción a los Proyectos InformáticosClase1- Introducción a los Proyectos Informáticos
Clase1- Introducción a los Proyectos InformáticosUniversidad Nacional de Loja
 
Encuadre de la Asignatura de Proyectos Informáticos II - abril-septiembre 2020
Encuadre de la Asignatura de Proyectos Informáticos II - abril-septiembre 2020 Encuadre de la Asignatura de Proyectos Informáticos II - abril-septiembre 2020
Encuadre de la Asignatura de Proyectos Informáticos II - abril-septiembre 2020 Universidad Nacional de Loja
 
Encuadre de la Asignatura de Proyectos Informáticos I - abril-septiembre 2020
Encuadre de la Asignatura de Proyectos Informáticos I - abril-septiembre 2020Encuadre de la Asignatura de Proyectos Informáticos I - abril-septiembre 2020
Encuadre de la Asignatura de Proyectos Informáticos I - abril-septiembre 2020Universidad Nacional de Loja
 
Encuadre de la Asignatura de Inteligencia Artificial - abril-septiembre 2020
Encuadre de la Asignatura de Inteligencia Artificial - abril-septiembre 2020Encuadre de la Asignatura de Inteligencia Artificial - abril-septiembre 2020
Encuadre de la Asignatura de Inteligencia Artificial - abril-septiembre 2020Universidad Nacional de Loja
 
Metodologías, recursos, y recomendaciones prácticas para preparar un curso en...
Metodologías, recursos, y recomendaciones prácticas para preparar un curso en...Metodologías, recursos, y recomendaciones prácticas para preparar un curso en...
Metodologías, recursos, y recomendaciones prácticas para preparar un curso en...Universidad Nacional de Loja
 
Rol del Tutor en el proceso de enseñanza-aprendizaje eLearning
Rol del Tutor en el proceso de enseñanza-aprendizaje eLearningRol del Tutor en el proceso de enseñanza-aprendizaje eLearning
Rol del Tutor en el proceso de enseñanza-aprendizaje eLearningUniversidad Nacional de Loja
 
Inteligencia Artificial en la Educación: Machine Learning y Scratch 3.0
Inteligencia Artificial en la Educación: Machine Learning y Scratch 3.0Inteligencia Artificial en la Educación: Machine Learning y Scratch 3.0
Inteligencia Artificial en la Educación: Machine Learning y Scratch 3.0Universidad Nacional de Loja
 
La Tecnología en las Tendencias de Innovación Educativa: Aprendizaje mediado ...
La Tecnología en las Tendencias de Innovación Educativa: Aprendizaje mediado ...La Tecnología en las Tendencias de Innovación Educativa: Aprendizaje mediado ...
La Tecnología en las Tendencias de Innovación Educativa: Aprendizaje mediado ...Universidad Nacional de Loja
 
MDE para identificar la relación entre el IQ, IM, EA, IE de estudiantes de in...
MDE para identificar la relación entre el IQ, IM, EA, IE de estudiantes de in...MDE para identificar la relación entre el IQ, IM, EA, IE de estudiantes de in...
MDE para identificar la relación entre el IQ, IM, EA, IE de estudiantes de in...Universidad Nacional de Loja
 
MDE para identificar la relación de IQ, IM, EA, IE de estudiantes de ingeniería
MDE para identificar la relación de IQ, IM, EA, IE de estudiantes de ingenieríaMDE para identificar la relación de IQ, IM, EA, IE de estudiantes de ingeniería
MDE para identificar la relación de IQ, IM, EA, IE de estudiantes de ingenieríaUniversidad Nacional de Loja
 
Curso Ciencia 2.0: Recursos para aprendizaje, investigación e innovación
Curso Ciencia 2.0: Recursos para aprendizaje, investigación e innovaciónCurso Ciencia 2.0: Recursos para aprendizaje, investigación e innovación
Curso Ciencia 2.0: Recursos para aprendizaje, investigación e innovaciónUniversidad Nacional de Loja
 
Curso Ciencia 2.0: Recursos para el docente universitario
Curso Ciencia 2.0: Recursos para el docente universitarioCurso Ciencia 2.0: Recursos para el docente universitario
Curso Ciencia 2.0: Recursos para el docente universitarioUniversidad Nacional de Loja
 

Más de Universidad Nacional de Loja (20)

Democratización del aprendizaje de la inteligencia artificial desde edades te...
Democratización del aprendizaje de la inteligencia artificial desde edades te...Democratización del aprendizaje de la inteligencia artificial desde edades te...
Democratización del aprendizaje de la inteligencia artificial desde edades te...
 
¿Dónde publicar?
¿Dónde publicar?¿Dónde publicar?
¿Dónde publicar?
 
Clase3 - Metodología de la Investigación en Ciencias de la Computación: Intro...
Clase3 - Metodología de la Investigación en Ciencias de la Computación: Intro...Clase3 - Metodología de la Investigación en Ciencias de la Computación: Intro...
Clase3 - Metodología de la Investigación en Ciencias de la Computación: Intro...
 
Clase 2- Introducción a los Proyectos Informáticos
Clase 2- Introducción a los Proyectos InformáticosClase 2- Introducción a los Proyectos Informáticos
Clase 2- Introducción a los Proyectos Informáticos
 
Clase1- Introducción a la Gestión de Proyectos Informáticos
Clase1- Introducción a la Gestión de Proyectos InformáticosClase1- Introducción a la Gestión de Proyectos Informáticos
Clase1- Introducción a la Gestión de Proyectos Informáticos
 
Clase1- Introducción a los Proyectos Informáticos
Clase1- Introducción a los Proyectos InformáticosClase1- Introducción a los Proyectos Informáticos
Clase1- Introducción a los Proyectos Informáticos
 
Encuadre de la Asignatura de Proyectos Informáticos II - abril-septiembre 2020
Encuadre de la Asignatura de Proyectos Informáticos II - abril-septiembre 2020 Encuadre de la Asignatura de Proyectos Informáticos II - abril-septiembre 2020
Encuadre de la Asignatura de Proyectos Informáticos II - abril-septiembre 2020
 
Encuadre de la Asignatura de Proyectos Informáticos I - abril-septiembre 2020
Encuadre de la Asignatura de Proyectos Informáticos I - abril-septiembre 2020Encuadre de la Asignatura de Proyectos Informáticos I - abril-septiembre 2020
Encuadre de la Asignatura de Proyectos Informáticos I - abril-septiembre 2020
 
Encuadre de la Asignatura de Inteligencia Artificial - abril-septiembre 2020
Encuadre de la Asignatura de Inteligencia Artificial - abril-septiembre 2020Encuadre de la Asignatura de Inteligencia Artificial - abril-septiembre 2020
Encuadre de la Asignatura de Inteligencia Artificial - abril-septiembre 2020
 
Metodologías, recursos, y recomendaciones prácticas para preparar un curso en...
Metodologías, recursos, y recomendaciones prácticas para preparar un curso en...Metodologías, recursos, y recomendaciones prácticas para preparar un curso en...
Metodologías, recursos, y recomendaciones prácticas para preparar un curso en...
 
Rol del Tutor en el proceso de enseñanza-aprendizaje eLearning
Rol del Tutor en el proceso de enseñanza-aprendizaje eLearningRol del Tutor en el proceso de enseñanza-aprendizaje eLearning
Rol del Tutor en el proceso de enseñanza-aprendizaje eLearning
 
Machine Learning para Wawas
Machine Learning para WawasMachine Learning para Wawas
Machine Learning para Wawas
 
Inteligencia Artificial en la Educación: Machine Learning y Scratch 3.0
Inteligencia Artificial en la Educación: Machine Learning y Scratch 3.0Inteligencia Artificial en la Educación: Machine Learning y Scratch 3.0
Inteligencia Artificial en la Educación: Machine Learning y Scratch 3.0
 
Cienciometria y desarrollo de colecciones
Cienciometria y desarrollo de coleccionesCienciometria y desarrollo de colecciones
Cienciometria y desarrollo de colecciones
 
La Tecnología en las Tendencias de Innovación Educativa: Aprendizaje mediado ...
La Tecnología en las Tendencias de Innovación Educativa: Aprendizaje mediado ...La Tecnología en las Tendencias de Innovación Educativa: Aprendizaje mediado ...
La Tecnología en las Tendencias de Innovación Educativa: Aprendizaje mediado ...
 
MDE para identificar la relación entre el IQ, IM, EA, IE de estudiantes de in...
MDE para identificar la relación entre el IQ, IM, EA, IE de estudiantes de in...MDE para identificar la relación entre el IQ, IM, EA, IE de estudiantes de in...
MDE para identificar la relación entre el IQ, IM, EA, IE de estudiantes de in...
 
MDE para identificar la relación de IQ, IM, EA, IE de estudiantes de ingeniería
MDE para identificar la relación de IQ, IM, EA, IE de estudiantes de ingenieríaMDE para identificar la relación de IQ, IM, EA, IE de estudiantes de ingeniería
MDE para identificar la relación de IQ, IM, EA, IE de estudiantes de ingeniería
 
Curso Ciencia 2.0: Recursos para aprendizaje, investigación e innovación
Curso Ciencia 2.0: Recursos para aprendizaje, investigación e innovaciónCurso Ciencia 2.0: Recursos para aprendizaje, investigación e innovación
Curso Ciencia 2.0: Recursos para aprendizaje, investigación e innovación
 
Curso Ciencia 2.0: Recursos para el docente universitario
Curso Ciencia 2.0: Recursos para el docente universitarioCurso Ciencia 2.0: Recursos para el docente universitario
Curso Ciencia 2.0: Recursos para el docente universitario
 
Curso Ciencia 2.0: NMC Horizon Report 2017
Curso Ciencia 2.0: NMC Horizon Report 2017Curso Ciencia 2.0: NMC Horizon Report 2017
Curso Ciencia 2.0: NMC Horizon Report 2017
 

Último

TECNOLOGÍA FARMACEUTICA OPERACIONES UNITARIAS.pptx
TECNOLOGÍA FARMACEUTICA OPERACIONES UNITARIAS.pptxTECNOLOGÍA FARMACEUTICA OPERACIONES UNITARIAS.pptx
TECNOLOGÍA FARMACEUTICA OPERACIONES UNITARIAS.pptxKarlaMassielMartinez
 
LABERINTOS DE DISCIPLINAS DEL PENTATLÓN OLÍMPICO MODERNO. Por JAVIER SOLIS NO...
LABERINTOS DE DISCIPLINAS DEL PENTATLÓN OLÍMPICO MODERNO. Por JAVIER SOLIS NO...LABERINTOS DE DISCIPLINAS DEL PENTATLÓN OLÍMPICO MODERNO. Por JAVIER SOLIS NO...
LABERINTOS DE DISCIPLINAS DEL PENTATLÓN OLÍMPICO MODERNO. Por JAVIER SOLIS NO...JAVIER SOLIS NOYOLA
 
PLAN DE REFUERZO ESCOLAR primaria (1).docx
PLAN DE REFUERZO ESCOLAR primaria (1).docxPLAN DE REFUERZO ESCOLAR primaria (1).docx
PLAN DE REFUERZO ESCOLAR primaria (1).docxlupitavic
 
La triple Naturaleza del Hombre estudio.
La triple Naturaleza del Hombre estudio.La triple Naturaleza del Hombre estudio.
La triple Naturaleza del Hombre estudio.amayarogel
 
Heinsohn Privacidad y Ciberseguridad para el sector educativo
Heinsohn Privacidad y Ciberseguridad para el sector educativoHeinsohn Privacidad y Ciberseguridad para el sector educativo
Heinsohn Privacidad y Ciberseguridad para el sector educativoFundación YOD YOD
 
Ley 21.545 - Circular Nº 586.pdf circular
Ley 21.545 - Circular Nº 586.pdf circularLey 21.545 - Circular Nº 586.pdf circular
Ley 21.545 - Circular Nº 586.pdf circularMooPandrea
 
SEXTO SEGUNDO PERIODO EMPRENDIMIENTO.pptx
SEXTO SEGUNDO PERIODO EMPRENDIMIENTO.pptxSEXTO SEGUNDO PERIODO EMPRENDIMIENTO.pptx
SEXTO SEGUNDO PERIODO EMPRENDIMIENTO.pptxYadi Campos
 
FORTI-MAYO 2024.pdf.CIENCIA,EDUCACION,CULTURA
FORTI-MAYO 2024.pdf.CIENCIA,EDUCACION,CULTURAFORTI-MAYO 2024.pdf.CIENCIA,EDUCACION,CULTURA
FORTI-MAYO 2024.pdf.CIENCIA,EDUCACION,CULTURAEl Fortí
 
La empresa sostenible: Principales Características, Barreras para su Avance y...
La empresa sostenible: Principales Características, Barreras para su Avance y...La empresa sostenible: Principales Características, Barreras para su Avance y...
La empresa sostenible: Principales Características, Barreras para su Avance y...JonathanCovena1
 
INSTRUCCION PREPARATORIA DE TIRO .pptx
INSTRUCCION PREPARATORIA DE TIRO   .pptxINSTRUCCION PREPARATORIA DE TIRO   .pptx
INSTRUCCION PREPARATORIA DE TIRO .pptxdeimerhdz21
 
Historia y técnica del collage en el arte
Historia y técnica del collage en el arteHistoria y técnica del collage en el arte
Historia y técnica del collage en el arteRaquel Martín Contreras
 
Ecosistemas Natural, Rural y urbano 2021.pptx
Ecosistemas Natural, Rural y urbano  2021.pptxEcosistemas Natural, Rural y urbano  2021.pptx
Ecosistemas Natural, Rural y urbano 2021.pptxolgakaterin
 
Neurociencias para Educadores NE24 Ccesa007.pdf
Neurociencias para Educadores  NE24  Ccesa007.pdfNeurociencias para Educadores  NE24  Ccesa007.pdf
Neurociencias para Educadores NE24 Ccesa007.pdfDemetrio Ccesa Rayme
 
SELECCIÓN DE LA MUESTRA Y MUESTREO EN INVESTIGACIÓN CUALITATIVA.pdf
SELECCIÓN DE LA MUESTRA Y MUESTREO EN INVESTIGACIÓN CUALITATIVA.pdfSELECCIÓN DE LA MUESTRA Y MUESTREO EN INVESTIGACIÓN CUALITATIVA.pdf
SELECCIÓN DE LA MUESTRA Y MUESTREO EN INVESTIGACIÓN CUALITATIVA.pdfAngélica Soledad Vega Ramírez
 
TIPOLOGÍA TEXTUAL- EXPOSICIÓN Y ARGUMENTACIÓN.pptx
TIPOLOGÍA TEXTUAL- EXPOSICIÓN Y ARGUMENTACIÓN.pptxTIPOLOGÍA TEXTUAL- EXPOSICIÓN Y ARGUMENTACIÓN.pptx
TIPOLOGÍA TEXTUAL- EXPOSICIÓN Y ARGUMENTACIÓN.pptxlclcarmen
 
Éteres. Química Orgánica. Propiedades y reacciones
Éteres. Química Orgánica. Propiedades y reaccionesÉteres. Química Orgánica. Propiedades y reacciones
Éteres. Química Orgánica. Propiedades y reaccionesLauraColom3
 

Último (20)

TECNOLOGÍA FARMACEUTICA OPERACIONES UNITARIAS.pptx
TECNOLOGÍA FARMACEUTICA OPERACIONES UNITARIAS.pptxTECNOLOGÍA FARMACEUTICA OPERACIONES UNITARIAS.pptx
TECNOLOGÍA FARMACEUTICA OPERACIONES UNITARIAS.pptx
 
LABERINTOS DE DISCIPLINAS DEL PENTATLÓN OLÍMPICO MODERNO. Por JAVIER SOLIS NO...
LABERINTOS DE DISCIPLINAS DEL PENTATLÓN OLÍMPICO MODERNO. Por JAVIER SOLIS NO...LABERINTOS DE DISCIPLINAS DEL PENTATLÓN OLÍMPICO MODERNO. Por JAVIER SOLIS NO...
LABERINTOS DE DISCIPLINAS DEL PENTATLÓN OLÍMPICO MODERNO. Por JAVIER SOLIS NO...
 
Fe contra todo pronóstico. La fe es confianza.
Fe contra todo pronóstico. La fe es confianza.Fe contra todo pronóstico. La fe es confianza.
Fe contra todo pronóstico. La fe es confianza.
 
PLAN DE REFUERZO ESCOLAR primaria (1).docx
PLAN DE REFUERZO ESCOLAR primaria (1).docxPLAN DE REFUERZO ESCOLAR primaria (1).docx
PLAN DE REFUERZO ESCOLAR primaria (1).docx
 
La triple Naturaleza del Hombre estudio.
La triple Naturaleza del Hombre estudio.La triple Naturaleza del Hombre estudio.
La triple Naturaleza del Hombre estudio.
 
Unidad 3 | Metodología de la Investigación
Unidad 3 | Metodología de la InvestigaciónUnidad 3 | Metodología de la Investigación
Unidad 3 | Metodología de la Investigación
 
Heinsohn Privacidad y Ciberseguridad para el sector educativo
Heinsohn Privacidad y Ciberseguridad para el sector educativoHeinsohn Privacidad y Ciberseguridad para el sector educativo
Heinsohn Privacidad y Ciberseguridad para el sector educativo
 
Ley 21.545 - Circular Nº 586.pdf circular
Ley 21.545 - Circular Nº 586.pdf circularLey 21.545 - Circular Nº 586.pdf circular
Ley 21.545 - Circular Nº 586.pdf circular
 
Sesión de clase: Fe contra todo pronóstico
Sesión de clase: Fe contra todo pronósticoSesión de clase: Fe contra todo pronóstico
Sesión de clase: Fe contra todo pronóstico
 
SEXTO SEGUNDO PERIODO EMPRENDIMIENTO.pptx
SEXTO SEGUNDO PERIODO EMPRENDIMIENTO.pptxSEXTO SEGUNDO PERIODO EMPRENDIMIENTO.pptx
SEXTO SEGUNDO PERIODO EMPRENDIMIENTO.pptx
 
Power Point: Fe contra todo pronóstico.pptx
Power Point: Fe contra todo pronóstico.pptxPower Point: Fe contra todo pronóstico.pptx
Power Point: Fe contra todo pronóstico.pptx
 
FORTI-MAYO 2024.pdf.CIENCIA,EDUCACION,CULTURA
FORTI-MAYO 2024.pdf.CIENCIA,EDUCACION,CULTURAFORTI-MAYO 2024.pdf.CIENCIA,EDUCACION,CULTURA
FORTI-MAYO 2024.pdf.CIENCIA,EDUCACION,CULTURA
 
La empresa sostenible: Principales Características, Barreras para su Avance y...
La empresa sostenible: Principales Características, Barreras para su Avance y...La empresa sostenible: Principales Características, Barreras para su Avance y...
La empresa sostenible: Principales Características, Barreras para su Avance y...
 
INSTRUCCION PREPARATORIA DE TIRO .pptx
INSTRUCCION PREPARATORIA DE TIRO   .pptxINSTRUCCION PREPARATORIA DE TIRO   .pptx
INSTRUCCION PREPARATORIA DE TIRO .pptx
 
Historia y técnica del collage en el arte
Historia y técnica del collage en el arteHistoria y técnica del collage en el arte
Historia y técnica del collage en el arte
 
Ecosistemas Natural, Rural y urbano 2021.pptx
Ecosistemas Natural, Rural y urbano  2021.pptxEcosistemas Natural, Rural y urbano  2021.pptx
Ecosistemas Natural, Rural y urbano 2021.pptx
 
Neurociencias para Educadores NE24 Ccesa007.pdf
Neurociencias para Educadores  NE24  Ccesa007.pdfNeurociencias para Educadores  NE24  Ccesa007.pdf
Neurociencias para Educadores NE24 Ccesa007.pdf
 
SELECCIÓN DE LA MUESTRA Y MUESTREO EN INVESTIGACIÓN CUALITATIVA.pdf
SELECCIÓN DE LA MUESTRA Y MUESTREO EN INVESTIGACIÓN CUALITATIVA.pdfSELECCIÓN DE LA MUESTRA Y MUESTREO EN INVESTIGACIÓN CUALITATIVA.pdf
SELECCIÓN DE LA MUESTRA Y MUESTREO EN INVESTIGACIÓN CUALITATIVA.pdf
 
TIPOLOGÍA TEXTUAL- EXPOSICIÓN Y ARGUMENTACIÓN.pptx
TIPOLOGÍA TEXTUAL- EXPOSICIÓN Y ARGUMENTACIÓN.pptxTIPOLOGÍA TEXTUAL- EXPOSICIÓN Y ARGUMENTACIÓN.pptx
TIPOLOGÍA TEXTUAL- EXPOSICIÓN Y ARGUMENTACIÓN.pptx
 
Éteres. Química Orgánica. Propiedades y reacciones
Éteres. Química Orgánica. Propiedades y reaccionesÉteres. Química Orgánica. Propiedades y reacciones
Éteres. Química Orgánica. Propiedades y reacciones
 

Capitulo 2: Aplicación Práctica de Autómatas Finitos

  • 1. Cap 2: Aplicaci´n Pr´ctica o a Tutores: Luis Antonio Chamba Eras Edison Leonardo Coronel Romero Carrera de Ingenier´ en Sistemas ıa Universidad Nacional de Loja Octubre 2012 1 / 18
  • 2. B´squeda de Texto - Antecedentes u • Un problema habitual en la Web y otros repositorios de texto es el siguiente: 2 / 18
  • 3. B´squeda de Texto - Antecedentes u • Un problema habitual en la Web y otros repositorios de texto es el siguiente: • ”Dado un conjunto de palabras, determinar todos los documen- tos que contengan una de dicha palabras (o todas)”. 3 / 18
  • 4. B´squeda de Texto - Antecedentes u • Un problema habitual en la Web y otros repositorios de texto es el siguiente: • ”Dado un conjunto de palabras, determinar todos los documen- tos que contengan una de dicha palabras (o todas)”. • Un motor de b´squeda, utiliza una tecnolog´ concreta conocida u ıa como ”´ ındices invertidos”, en la que para cada palabra que aparece en la Web existen 100000000 de palabras diferentes, se almacena una lista de todos los lugares donde aparecen dicha palabra, servidores mantienen disponibles la informaci´n. o 4 / 18
  • 5. B´squeda de Texto - Antecedentes u • Un problema habitual en la Web y otros repositorios de texto es el siguiente: • ”Dado un conjunto de palabras, determinar todos los documen- tos que contengan una de dicha palabras (o todas)”. • Un motor de b´squeda, utiliza una tecnolog´ concreta conocida u ıa como ”´ ındices invertidos”, en la que para cada palabra que aparece en la Web existen 100000000 de palabras diferentes, se almacena una lista de todos los lugares donde aparecen dicha palabra, servidores mantienen disponibles la informaci´n. o • Las t´cnicas de ´ e ındices invertidos no emplean aut´matas finitos, o los agentes de b´squeda invierten mucho tiempo en el proceso. u 5 / 18
  • 6. B´squeda de Texto - Antecedentes u • Un problema habitual en la Web y otros repositorios de texto es el siguiente: • ”Dado un conjunto de palabras, determinar todos los documen- tos que contengan una de dicha palabras (o todas)”. • Un motor de b´squeda, utiliza una tecnolog´ concreta conocida u ıa como ”´ ındices invertidos”, en la que para cada palabra que aparece en la Web existen 100000000 de palabras diferentes, se almacena una lista de todos los lugares donde aparecen dicha palabra, servidores mantienen disponibles la informaci´n. o • Las t´cnicas de ´ e ındices invertidos no emplean aut´matas finitos, o los agentes de b´squeda invierten mucho tiempo en el proceso. u • Existen t´cnicas de b´squeda que utilizan aut´matas, para ello e u o se necesita cumplir las siguientes caracter´ ısticas: 6 / 18
  • 7. B´squeda de Texto - Antecedentes u • El repositorio cambia r´pidamente:noticias al d´ rastreadores a ıa, Web. 7 / 18
  • 8. B´squeda de Texto - Antecedentes u • El repositorio cambia r´pidamente:noticias al d´ rastreadores a ıa, Web. • Documentos no clasificados, p´ginas sobre la marcha en res- a puesta a consultas. 8 / 18
  • 9. B´squeda de Texto - Antecedentes u • El repositorio cambia r´pidamente:noticias al d´ rastreadores a ıa, Web. • Documentos no clasificados, p´ginas sobre la marcha en res- a puesta a consultas. 9 / 18
  • 10. B´squeda de Texto - Aut´matas Finitos No Deterministas u o • Conjunto de palabras denominadas ”palabras clave ”, deseamos encontrar las apariciones de cualquiera de estas palabras, lo m´s a util es dise˜ar un AFND que indique mediante un estado de ´ n aceptaci´n que se ha encontrado una de las ”palabras clave”, o el texto de un documento se introduce car´cter por car´cter en a a el AFND que permitir´ reconocer las apariciones de las palabras a claves en el texto. 10 / 18
  • 11. B´squeda de Texto - Aut´matas Finitos No Deterministas u o • Conjunto de palabras denominadas ”palabras clave ”, deseamos encontrar las apariciones de cualquiera de estas palabras, lo m´s a util es dise˜ar un AFND que indique mediante un estado de ´ n aceptaci´n que se ha encontrado una de las ”palabras clave”, o el texto de un documento se introduce car´cter por car´cter en a a el AFND que permitir´ reconocer las apariciones de las palabras a claves en el texto. • Estado inicial con una transici´n a s´ mismo para cada uno de los o ı s´ ımbolos de entrada, por ejemplo el alfabeto ASCII, ´ste estado e inicial representa una conjetura de que no se ha detectado una palabra clave, incluso aunque hayamos encontrado algunas de las letras de una de esas palabras. 11 / 18
  • 12. B´squeda de Texto - Aut´matas Finitos No Deterministas u o • Conjunto de palabras denominadas ”palabras clave ”, deseamos encontrar las apariciones de cualquiera de estas palabras, lo m´s a util es dise˜ar un AFND que indique mediante un estado de ´ n aceptaci´n que se ha encontrado una de las ”palabras clave”, o el texto de un documento se introduce car´cter por car´cter en a a el AFND que permitir´ reconocer las apariciones de las palabras a claves en el texto. • Estado inicial con una transici´n a s´ mismo para cada uno de los o ı s´ ımbolos de entrada, por ejemplo el alfabeto ASCII, ´ste estado e inicial representa una conjetura de que no se ha detectado una palabra clave, incluso aunque hayamos encontrado algunas de las letras de una de esas palabras. • Para cada palabra a1a2...ak hay k estados, q1,q2,...,qk. 12 / 18
  • 13. B´squeda de Texto - Aut´matas Finitos No Deterministas u o • Existe una transici´n desde el estado inicial a q1 para a1, una o transici´n desde q1 a q2 para a2..., el estado qk es un estado o de aceptaci´n que indica que se ha encontrado la palabra clave o a1a2...ak. 13 / 18
  • 14. B´squeda de Texto - Aut´matas Finitos No Deterministas u o • Existe una transici´n desde el estado inicial a q1 para a1, una o transici´n desde q1 a q2 para a2..., el estado qk es un estado o de aceptaci´n que indica que se ha encontrado la palabra clave o a1a2...ak. • Google. 14 / 18
  • 15. B´squeda de Texto - Aut´matas Finitos No Deterministas u o • Existe una transici´n desde el estado inicial a q1 para a1, una o transici´n desde q1 a q2 para a2..., el estado qk es un estado o de aceptaci´n que indica que se ha encontrado la palabra clave o a1a2...ak. • Google. • Amazon. 15 / 18
  • 16. B´squeda de Texto - Aut´matas Finitos No Deterministas u o • Existe una transici´n desde el estado inicial a q1 para a1, una o transici´n desde q1 a q2 para a2..., el estado qk es un estado o de aceptaci´n que indica que se ha encontrado la palabra clave o a1a2...ak. • Google. • Amazon. • AFND. 16 / 18
  • 17. B´squeda de Texto - Aut´matas Finitos No Deterministas u o • Existe una transici´n desde el estado inicial a q1 para a1, una o transici´n desde q1 a q2 para a2..., el estado qk es un estado o de aceptaci´n que indica que se ha encontrado la palabra clave o a1a2...ak. • Google. • Amazon. • AFND. • AFD. 17 / 18
  • 18. Bibliograf´ ıa [1] John E. Hopcroft, Rajeev Motwani y Jeffrey D. Ullman Teor´ de Aut´matas, lenguajes y computaci´n ıa o o Pearson, 2008. 18 / 18