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http://dspace.utpl.edu.ec/handle/123456789/56219| Título : | Modelo para la clasificación de correos electrónicos de incidentes de la mesa de ayuda del Ministerio de Salud Pública planta central mediante minería de texto |
| Autor : | González Eras, Alexandra Cristina Medina Toapanta, Byron Patricio |
| Palabras clave : | Ecuador. Tesis digital. |
| Fecha de publicación : | 2024 |
| Citación : | Medina Toapanta, B. P. González Eras, A. C. (2024) Modelo para la clasificación de correos electrónicos de incidentes de la mesa de ayuda del Ministerio de Salud Pública planta central mediante minería de texto [Tesis de Grado, Universidad Técnica Particular de Loja]. Repositorio Institucional. https://dspace.utpl.edu.ec/handle/123456789/56219 |
| Resumen : | Abstract: Due to the high demand for emails received by the Ministry's Help Desk of Public Health of Ecuador, between requirements and incidents, it is necessary to have model that allows automatic classification, based on text mining and learning automatic in order to reduce response times and optimize the human resources that owns the institution. In this degree work, the use of text mining and analysis techniques is proposed. machine learning to classify emails based on their content which are sent by officials and citizens. Two methods are evaluated for the Text cleaning used in text mining and two machine learning techniques using the data received in the help desk. The results show that the algorithm of a neural network presents better performance, achieving 80% accuracy. |
| Descripción : | Resumen: Debido a la gran demanda de correos electrónicos que recibe la Mesa de ayuda del Ministerio de Salud Pública del Ecuador, entre requerimientos e incidentes, es necesario contar con modelo que permita una clasificación automática, basada en minería de texto y aprendizaje automático a fin de disminuir los tiempos de respuesta y optimizar los recursos humanos que posee la institución. En el presente trabajo de titulación se propone el uso de la minería de texto y técnicas de aprendizaje automático para clasificar los correos electrónicos en función de su contenido los cuales son enviados por los funcionarios y ciudadanos. Se evalúan dos métodos para la limpieza de texto utilizados en la minería de texto y dos técnicas de aprendizaje automático utilizando la data receptada en la mesa de ayuda. Los resultados muestran que el algoritmo de una red neuronal presenta un mejor desempeño, logrando un 80% en su precisión. |
| URI : | https://bibliotecautpl.utpl.edu.ec/cgi-bin/abnetclwo?ACC=DOSEARCH&xsqf99=141089.TITN. |
| Aparece en las colecciones: | Titulación de Sistemas Informáticos y Computación |
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