Aplicación de técnicas de procesamiento de Lenguaje Natural y Minería de Texto para la clasificación de preguntas dentro de un cuestionario digital [

Ortega Capa, Walter Rodrigo

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DC Field	Value	Language
dc.contributor.advisor	Reátegui Rojas, Ruth María	-
dc.contributor.author	Ortega Capa, Walter Rodrigo	-
dc.date.accessioned	2015-03-13T22:39:56Z	-
dc.date.available	2015-03-13	-
dc.date.issued	201503 ;	es_ES
dc.identifier.citation	(201503 ;) Aplicación de técnicas de procesamiento de Lenguaje Natural y Minería de Texto para la clasificación de preguntas dentro de un cuestionario digital [ [Tesis de N/D, Universidad Técnica Particular de Loja]. Repositorio Institucional. https://dspace.utpl.edu.ec/handle/123456789/11679	es_ES
dc.identifier.other	Cobarc: 1156528	es_ES
dc.identifier.uri	https://bibliotecautpl.utpl.edu.ec/cgi-bin/abnetclwo?ACC=DOSEARCH&xsqf99=82532.TITN.	es_ES
dc.description	Resumen: Junto con el creciente número de documentos digitales que se generan día a día en las empresas, organizaciones e instituciones surge la necesidad de analizarlos y de extraer información relevante. Este proceso conlleva a una mejor gestión y organización de estos datos. Por tal motivo este trabajo está enfocado en establecer una guía de referencia para la clasificación automática de cuestionarios digitales de la materia de Matemáticas Discretas del Primer Bimestre de la Modalidad Abierta de la Universidad Técnica Particular de Loja. Para el desarrollo de este proyecto se ha utilizado la metodología CRISP-MD (Siglas en inglés, Cross Industry Standard Process for Data Mining) haciendo uso de técnicas de Minería de Texto y de Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN). La representación de los datos se realizó mediante los métodos TDM (Matrix -Term Document). Dentro de los mejores algoritmos de clasificación de texto en Weka, se puede mencionar el DMNtext-I1 and NavieBayesMultinominalUpdateable, ya que entre los resultados obtenidos estos dos algoritmos presentan similitudes en sus valores finales Precisión de 0.847, Recall 0.824 y 0.436 de Accuary, por lo tanto se tiene un Error de 0.177. Estos valores son producto de la configuración Porcentaje Split de 66%, datos de entrenamiento 66 y 34 datos de prueba.	es_ES
dc.description.abstract	N/D	es_ES
dc.language	spa	es_ES
dc.language.iso	spa	es_ES
dc.subject	Ecuador.	es_ES
dc.subject	Tesis digital.	es_ES
dc.title	Aplicación de técnicas de procesamiento de Lenguaje Natural y Minería de Texto para la clasificación de preguntas dentro de un cuestionario digital [	es_ES
dc.type	masterThesis	es_ES
Appears in Collections:	Ingeniero en Sistemas Informáticos y Computación

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Ortega Capa Walter Rodrigo.pdf	Trabajo de fin de titulación PDF	1.21 MB	Adobe PDF	View/Open

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