Evaluación de técnicas de procesamiento de lenguaje natural para textos cortos en lenguaje español

By: Contributor(s): Material type: TextTextLanguage: Spanish Publisher: Ecuador : Universidad del Azuay-Facultad de Ciencias de la Administración-Escuela de Ingeniería de Sistemas y Telemática, 2018Description: 45 páginas; DigitalContent type:
  • texto
Media type:
  • computadora
Carrier type:
  • recurso en línea
Subject(s): Other classification:
  • UDA-BG T14219
Online resources: Dissertation note: Ingeniero en Sistemas y Telemática Abstract: El Procesamiento de Lenguaje Natural identifica información clave, generando modelos predictivos y explicando eventos o tendencias mundiales, creando conocimiento, por ello, es importante aplicar técnicas de refinamiento en etapas principales como el pre-procesamiento, al producirse con frecuencia datos y procesamiento con resultados deficientes. Este documento analiza y mide el impacto de combinaciones de técnicas y librerías para textos cortos en español, mediante su aplicación en tweets aplicados al análisis de sentimiento, tomando en cuenta parámetros de evaluación en su análisis, el tiempo de procesamiento y características de las técnicas en cada librería. La experimentación demostró que elegir combinaciones de técnicas adecuadas en el pre-procesamiento, proporciona una mejora de hasta un 5% y 9% en el rendimiento de la clasificación.
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Tesis Biblioteca Hernán Malo González Digital UDA-BG T14219 (Browse shelf(Opens below)) Available T14219

Ingeniero en Sistemas y Telemática

El Procesamiento de Lenguaje Natural identifica información clave, generando modelos predictivos y explicando eventos o tendencias mundiales, creando conocimiento, por ello, es importante aplicar técnicas de refinamiento en etapas principales como el pre-procesamiento, al producirse con frecuencia datos y procesamiento con resultados deficientes. Este documento analiza y mide el impacto de combinaciones de técnicas y librerías para textos cortos en español, mediante su aplicación en tweets aplicados al análisis de sentimiento, tomando en cuenta parámetros de evaluación en su análisis, el tiempo de procesamiento y características de las técnicas en cada librería. La experimentación demostró que elegir combinaciones de técnicas adecuadas en el pre-procesamiento, proporciona una mejora de hasta un 5% y 9% en el rendimiento de la clasificación.

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