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Análisis automático de grandes volúmenes de datos en redes sociales mediante minería de textos combinado con algoritmos inteligentes

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dc.rights.license https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/ es_ES
dc.creator Tessore, Juan Pablo es_ES
dc.creator Esnaola, Leonardo es_ES
dc.creator Russo, Claudia es_ES
dc.creator Ramón, Hugo es_ES
dc.creator Pompei, Sabrina es_ES
dc.date.accessioned 2020-09-22T14:10:48Z
dc.date.available 2020-09-22T14:10:48Z
dc.date.issued 2018-04-26
dc.identifier.isbn 9789873619274 es_ES
dc.identifier.uri http://repositorio.unnoba.edu.ar:8080/xmlui/handle/23601/106
dc.description.abstract El presente trabajo propone construir un clasificador automático de opiniones, que permitirá realizar análisis automáticos a bajo costo del juicio de los consumidores acerca de productos o servicios. Dicho clasificador será entrenado a partir de los comentarios en lenguaje informal presente en redes sociales. Para alcanzar el objetivo descripto, en primer lugar, se prevé construir una base de datos que reúna diversos fragmentos de texto en idioma español, incorporando los modismos propios de nuestra región. En segundo lugar, a través de un proceso incremental de limpieza y normalización de cada fragmento de texto, que incluye actividades como la eliminación de hashtags, enlaces, emoticones, etc.; corrección ortográfica; etiquetado sintáctico (también conocido como “Part Of Speech Tagging”, o simplemente “POS tagging”); desambiguación, entre otras. Una vez realizada la recopilación y normalizado el contenido, se definirá un criterio de clasificación de dichos fragmentos, de manera de establecer clases que permitan agrupar los mismos según su afinidad, es decir a partir de características comunes. Finalmente, a partir del diseño, desarrollo e implementación de un algoritmo inteligente se buscará determinar el grado de pertenencia a cada uno de los grupos definidos de cualquier texto arbitrario. es_ES
dc.description.sponsorship Fil: Tessore, Juan Pablo. Universidad Nacional del Noroeste de la Provincia de Buenos Aires. Escuela de Tecnología. Instituto de Investigación y Transferencia en Tecnología, Centro Asociado CIC; Argentina es_ES
dc.description.sponsorship Fil: Tessore, Juan Pablo. Comisión de Investigaciones Científicas de la Provincia de Buenos Aires; Argentina es_ES
dc.description.sponsorship Fil: Esnaola, Leonardo. Universidad Nacional del Noroeste de la Provincia de Buenos Aires. Escuela de Tecnología. Instituto de Investigación y Transferencia en Tecnología, Centro Asociado CIC; Argentina es_ES
dc.description.sponsorship Fil: Pompei, Sabrina. Universidad Nacional del Noroeste de la Provincia de Buenos Aires. Escuela de Tecnología. Instituto de Investigación y Transferencia en Tecnología, Centro Asociado CIC; Argentina es_ES
dc.description.sponsorship Fil: Fil: Russo, Claudia. Universidad Nacional del Noroeste de la Provincia de Buenos Aires. Escuela de Tecnología. Instituto de Investigación y Transferencia en Tecnología, Centro Asociado CIC; Argentina es_ES
dc.description.sponsorship Fil: Russo, Claudia. Comisión de Investigaciones Científicas de la Provincia de Buenos Aires; Argentina es_ES
dc.description.sponsorship Fil: Ramón, Hugo. Universidad Nacional del Noroeste de la Provincia de Buenos Aires. Escuela de Tecnología. Instituto de Investigación y Transferencia en Tecnología, Centro Asociado CIC; Argentina es_ES
dc.description.sponsorship Fil: Ramón, Hugo. Comisión de Investigaciones Científicas de la Provincia de Buenos Aires; Argentina es_ES
dc.format application/pdf es_ES
dc.language.iso spa es_ES
dc.publisher Universidad Nacional del Nordeste es_ES
dc.publisher Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) es_ES
dc.relation info:eu-repo/grantAgreement/UNNOBA/SIB2017/EXP 195/2017/AR. Buenos Aires/Tecnología y Aplicaciones de Sistemas de Software: Calidad e Innovación en procesos, productos y servicios es_ES
dc.rights info:eu-repo/semantics/closedAccess es_ES
dc.source XX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación - WICC 2018 es_ES
dc.subject Text mining es_ES
dc.subject Big Data es_ES
dc.subject Inteligencia artificial es_ES
dc.subject Redes sociales es_ES
dc.title Análisis automático de grandes volúmenes de datos en redes sociales mediante minería de textos combinado con algoritmos inteligentes es_ES
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dc.description.version Con referato es_ES
dc.contributor.orcid https://orcid.org/0000-0002-2111-0976 es_ES
dc.contributor.orcid https://orcid.org/0000-0001-6298-9019 es_ES
dc.contributor.orcid https://orcid.org/0000-0003-1577-3092 es_ES
dc.contributor.orcid https://orcid.org/0000-0002-8073-9571 es_ES


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  • ITT - Artículos [67]
    Instituto de Investigación y Transferencia en Tecnología

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