Desarrollo de un recomendador de metadatos para un repositorio utilizando técnicas de extracción de conocimiento

Los repositorios digitales de producción científica son espacios que conservan la información de las diversas publicaciones almacenadas donde los metadatos juegan un papel fundamental para el cumplimiento de dicho propósito. Al describir a los recursos en términos de su contenido, utilización, características técnicas, etc., permiten su catalogación y, por ende, facilitan su localización, su recuperación y su uso. Sin embargo, los metadatos suelen adolecer de integridad, completitud, exactitud y consistencia. En este trabajo se propone desarrollar un asistente que facilite la generación de metadatos para los recursos almacenados en el repositorio DSpace utilizando técnicas de extracción de conocimiento. Se espera que las técnicas de extracción de conocimiento puedan facilitar y mejorar la generación de metadatos para trabajos de titulación almacenados en el repositorio DSpace, beneficiando especialmente a los usuarios no especializados en esta área. Otro resultado será una API basada en el modelo arquitectónico que facilite la generación automática de metadatos para los documentos almacenados en DSpace. The digital repositories of scientific production are spaces that preserve the information of the various stored publications where metadata play a fundamental role for the fulfillment of said purpose. By describing resources in terms of their content, use, technical characteristics, etc., they allow their cataloging and, therefore, facilitate their location, retrieval and use. However, metadata often suffers from completeness, completeness, accuracy, and consistency. In this work it is proposed to develop a wizard that facilitates the generation of metadata for the resources stored in the DSpace repository using knowledge extraction techniques. It is expected that knowledge extraction techniques can facilitate and improve the generation of metadata for titling works stored in the DSpace repository, especially benefiting users not specialized in this area. Another result will be an API based on the architectural model that facilitates the automatic generation of metadata for documents stored in DSpace.