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http://dspace.utpl.edu.ec/handle/123456789/12553| Título : | Esquema de clasificación de información universitaria basado en NERC: caso noticias UTPL [ |
| Autor : | González Eras, Alexandra Cristina Bermeo Cano, Mary Eugenia Cueva Enriquez, María Alexandra |
| Palabras clave : | Ecuador. Tesis digital. |
| Fecha de publicación : | 201506 |
| Citación : | (201506 ;) Esquema de clasificación de información universitaria basado en NERC: caso noticias UTPL [ [Tesis de N/D, Universidad Técnica Particular de Loja]. Repositorio Institucional. https://dspace.utpl.edu.ec/handle/123456789/12553 |
| Resumen : | N/D |
| Descripción : | 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. |
| URI : | https://bibliotecautpl.utpl.edu.ec/cgi-bin/abnetclwo?ACC=DOSEARCH&xsqf99=84527.TITN. |
| Aparece en las colecciones: | Ingeniero en Sistemas Informáticos y Computación |
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| Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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| Bermeo Cano, Mary Eugenia y Cueva Enriquez, Maria Alexandra.pdf | 4.58 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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