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Titel: Esquema de clasificación de información universitaria basado en NERC: caso noticias UTPL
Autor(en): Bermeo Cano, Mary Eugenia
Director: González Eras, Alexandra Cristina
Stichwörter: Ecuador.
Tesis digital.
Erscheinungsdatum: 201506
Zitierform: Bermeo Cano, M. E. (201506 ;) Esquema de clasificación de información universitaria basado en NERC: caso noticias UTPL [Tesis de Grado, Universidad Técnica Particular de Loja]. Repositorio Institucional. https://dspace.utpl.edu.ec/handle/123456789/12553
Zusammenfassung: N/D
Beschreibung: Resumen:La presente investigación propone el desarrollo de un esquema de clasificación de información universitaria. Para su desarrollo se aplican dos metodologías basadas en las técnicas de Reconocimiento y Clasificación de Entidades Nombradas (NERC), denominadas: Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) y Aprendizaje Automático (AA). NERC permiten aprovechar la riqueza del contexto en el cual se presentan las entidades nombradas, tales como: personas, organizaciones, locaciones, fechas, y títulos de persona. Como primera fase se tiene la creación de un corpus de doscientas noticias, etiquetado manualmente, el mismo que sirve para el análisis y creación de patrones. En segunda fase está la metodología de PLN, en donde se utiliza la herramienta GATE (General Architecture for Text Engineering), es una infraestructura open-source basada en Java, sirve para desarrollar y reutilizar componentes de software para resolver el problema de clasificación, y la última fase es la metodología de Aprendizaje Automático, en donde se aplica el algoritmo de clasificación SVM o Maquinas de Vectores de Soporte, para lo cual se presentan los resultados mediante un demo.
Identifier : Cobarc: 1159328
URI: https://bibliotecautpl.utpl.edu.ec/cgi-bin/abnetclwo?ACC=DOSEARCH&xsqf99=84527.TITN.
metadata.dc.language: spa
Type: bachelorThesis
Enthalten in den Sammlungen:Ingeniero en Sistemas Informáticos y Computación

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