Análisis de evaluación automática de documentos académicos a través de la aplicación de técnicas de incrustación (Word Embedding)

Ramos Álvarez, Jammil Israel

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DC Field	Value	Language
dc.contributor.advisor	Torres Tandazo, Rommel Vicente	es_ES
dc.contributor.author	Ramos Álvarez, Jammil Israel	es_ES
dc.date.accessioned	2024-02-27T16:29:00Z	-
dc.date.available	2024-02-27T16:29:00Z	-
dc.date.issued	2024	es_ES
dc.identifier.citation	Ramos Álvarez, J. I. Torres Tandazo, R. V. (2024) Análisis de evaluación automática de documentos académicos a través de la aplicación de técnicas de incrustación (Word Embedding) [Tesis de Posgrado, Universidad Técnica Particular de Loja]. Repositorio Institucional. https://dspace.utpl.edu.ec/handle/123456789/52178	es_ES
dc.identifier.other	Cobarc: 1365192	es_ES
dc.identifier.uri	https://bibliotecautpl.utpl.edu.ec/cgi-bin/abnetclwo?ACC=DOSEARCH&xsqf99=138489.TITN.	es_ES
dc.description	Resumen: En este trabajo se presenta un modelo de evaluación automática de documentos académicos utilizando una de las técnicas del procesamiento de lenguaje natural como lo es la técnica de incrustación de palabras o Word Embedding en inglés. Se analiza tres algoritmos previamente seleccionados (FastText, Word2Vec y GloVe) aplicando métricas de evaluación asociadas a la técnica de incrustación de palabras. De acuerdo a los resultados obtenidos, se selecciona los dos algoritmos más eficientes; para probarlos en un modelo de trabajo para documentos académicos, considerándolo en el desarrollo de evaluaciones académicas. Se generará de forma automática distractores para preguntas de opción múltiple de documentos académicos ingresando una pregunta y la respuesta correcta.	es_ES
dc.description.abstract	Abstract: In this study, a model for the automatic evaluation of academic documents is presented, using one of the natural language processing techniques known as Word Embedding. Three previously selected algorithms (FastText, Word2Vec, and GloVe) are analyzed by applying evaluation metrics associated with the Word Embedding technique. According to the results obtained, the two most efficient algorithms are selected; these will be tested in a working model for academic documents, considering it in the development of academic evaluations. Distractors for multiple-choice questions of academic documents will be automatically generated by entering a question and the correct answer.	es_ES
dc.language.iso	spa	es_ES
dc.subject	Ecuador.	es_ES
dc.subject	Tesis digital.	es_ES
dc.title	Análisis de evaluación automática de documentos académicos a través de la aplicación de técnicas de incrustación (Word Embedding)	es_ES
dc.type	masterThesis	es_ES
Appears in Collections:	Magister en Ciencias y Tecnologías de la Computación

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