[en] Social Web technologies have caused an exponential growth of the documents available through the Web, making enormous amounts of textual electronic resources available. Users may be overwhelmed by such amount of contents and, therefore, the automatic analysis and exploitation of all this information is of interest to the data mining community. Data mining algorithms exploit features of the entities in order to characterise, group or classify them according to their resemblance. Data by itself does not carry any meaning; it needs to be interpreted to convey information. Classical data analysis methods did not aim to "understand" the content and the data were treated as meaningless numbers and statistics were calculated on them to build models that were interpreted manually by human domain experts. Nowadays, motivated by the Semantic Web, many researchers have proposed semantic-grounded data classification and clustering methods that are able to exploit textual data at a conceptual level. However, they usually rely on pre-annotated inputs to be able to semantically interpret textual data such as the content of Web pages. The usability of all these methods is related to the linkage between data and its meaning. This work focuses on the development of a general methodology able to detect the most relevant features of a particular textual resource finding out their semantics (associating them to concepts modelled in ontologies) and detecting its main topics. The proposed methods are unsupervised (avoiding the manual annotation bottleneck), domain-independent (applicable to any area of knowledge) and flexible (being able to deal with heterogeneous resources: raw text documents, semi-structured user-generated documents such Wikipedia articles or short and noisy tweets). The methods have been evaluated in different fields (Tourism, Oncology). This work is a first step towards the automatic semantic annotation of documents, needed to pave the way towards the Semantic Web vision.

[es] La Web Social ha provocado un crecimiento exponencial de los contenidos disponibles, dejando enormes cantidades de recursos electrónicos que a menudo abruman a los usuarios. Tal volumen de información es de interés para la comunidad de minería de datos. Los algoritmos de minería de datos explotan características de las entidades para categorizarlas, agruparlas o clasificarlas según su semejanza. Los datos por sí mismos no aportan ningún significado: deben ser interpretados para convertirse en información. Los métodos tradicionales no tienen como objetivo "entender" el contenido de un recurso, sino que extraen valores numéricos que se convierten en modelos tras aplicar cálculos estadísticos, los cuales cobran sentido bajo el análisis manual de un experto. Actualmente, motivados por la Web Semántica, muchos investigadores han propuesto métodos semánticos de clasificación de datos capaces de explotar recursos textuales a nivel conceptual. Sin embargo, generalmente estos métodos dependen de recursos anotados previamente para poder interpretar semánticamente el contenido de un documento. El uso de estos métodos está estrechamente relacionado con la asociación de datos y su significado. Este trabajo se centra en el desarrollo de una metodología genérica capaz de detectar los rasgos más relevantes de un recurso textual descubriendo su asociación semántica, es decir, enlazándolos con conceptos modelados en una ontología, y detectando los principales temas de discusión. Los métodos propuestos son no supervisados para evitar el cuello de botella generado por la anotación manual, independientes del dominio (aplicables a cualquier área de conocimiento) y flexibles (capaces de analizar recursos heterogéneos: documentos textuales o documentos semi-estructurados, como artículos de la Wikipedia o publicaciones de Twitter). El trabajo ha sido evaluado en los ámbitos turístico y médico. Esta disertación es un primer paso hacia la anotación semántica automática de documentos necesaria para posibilitar el camino hacia la visión de la Web Semántica.