EVALUACIÓN DE ALGORITMOS DE CLASIFICACIÓN PARA EL MINADO DE OPINIÓN EN TWITTER

La presente investigación denominada “EVALUACION DE ALGORITMOS DE CLASIFACION PARA EL MINADO DE OPINION EN TWITTER” tiene como objetivo realizar un análisis de los diversos algoritmos utilizados en el proceso de tratamiento de textos. La posibilidad de extraer y analizar información de los diferentes medios sociales, ha motivado que en la última década se realicen estudios que van desde la publicidad a temas socio-culturales, por medio del análisis de sentimientos (SA), también conocido como minería de opinión (opinion mining); que para Bing Liu (2016), es un campo de estudio que se centra principalmente en analizar las opiniones que expresan o implican sentimientos positivos o negativos. Para abordar esta problemática, en la investigación “Clasificación automática de la intención del usuario en mensajes de Twitter” (Martis & Alfaro, 2014), propone un modelo para la clasificación de mensajes de Twitter de forma automática para intentar comprender cuál es la intención que tiene el usuario cuando publica un mensaje. Para este caso, los investigadores definieron un conjunto de 8 categorías, para las cuales utilizaron algoritmos de clasificación supervisada como el Super Vector Machine (SVM) y Naive Bayes; luego de evaluar el comportamiento de los mismos, indicaron que el SVM obtiene una clara ventaja sobre el segundo; concluyendo así, que lo mejor es utilizar Maquinas de Soporte Vectorial para la clasificación automática de los tweets.Tesi

Ingesta asistida de contenidos en repositorios digitales : Un framework para DSpace

La proliferación de documentos digitales inició una nueva etapa en la organización de la información. En este contexto se tornó relevante el uso de soluciones tecnológicas que permitiesen a las instituciones implementar sus propios repositorios digitales. En este marco, el uso de los metadatos ofrece amplias posibilidades para representar de manera estandarizada la información digital. Los metadatos son la información descriptiva que se aplica sobre un recurso para facilitar su organización, recuperación y preservación. Su adopción en los repositorios digitales permitió dotarlos de interoperabilidad y son el fundamento de toda recuperación de la información. Motivados por las potencialidades y usos de los metadatos, y ante la necesidad de contar con una herramienta de software integrada a un repositorio digital capaz de asistir en la ingesta de contenidos, automatizando la extracción de metadatos de calidad. Se pretende, por medio de la realización del presente trabajo, desarrollar una herramienta de software que tenga como principal funcionalidad la automatización de la extracción de metadatos de artículos científicos, potenciando la interoperabilidad entre los repositorios institucionales. A su vez se buscará mejorar la calidad de los metadatos creando estrategias de extracción, por medio de uso de algoritmos inteligentes, que trabajen directamente sobre los datos definidos por los autores de artículos científicos.Facultad de Informátic

Ingesta asistida de contenidos en repositorios digitales : Un framework para DSpace

La proliferación de documentos digitales inició una nueva etapa en la organización de la información. En este contexto se tornó relevante el uso de soluciones tecnológicas que permitiesen a las instituciones implementar sus propios repositorios digitales. En este marco, el uso de los metadatos ofrece amplias posibilidades para representar de manera estandarizada la información digital. Los metadatos son la información descriptiva que se aplica sobre un recurso para facilitar su organización, recuperación y preservación. Su adopción en los repositorios digitales permitió dotarlos de interoperabilidad y son el fundamento de toda recuperación de la información. Motivados por las potencialidades y usos de los metadatos, y ante la necesidad de contar con una herramienta de software integrada a un repositorio digital capaz de asistir en la ingesta de contenidos, automatizando la extracción de metadatos de calidad. Se pretende, por medio de la realización del presente trabajo, desarrollar una herramienta de software que tenga como principal funcionalidad la automatización de la extracción de metadatos de artículos científicos, potenciando la interoperabilidad entre los repositorios institucionales. A su vez se buscará mejorar la calidad de los metadatos creando estrategias de extracción, por medio de uso de algoritmos inteligentes, que trabajen directamente sobre los datos definidos por los autores de artículos científicos.Facultad de Informátic

Ingesta asistida de contenidos en repositorios digitales : Un framework para DSpace

La proliferación de documentos digitales inició una nueva etapa en la organización de la información. En este contexto se tornó relevante el uso de soluciones tecnológicas que permitiesen a las instituciones implementar sus propios repositorios digitales. En este marco, el uso de los metadatos ofrece amplias posibilidades para representar de manera estandarizada la información digital. Los metadatos son la información descriptiva que se aplica sobre un recurso para facilitar su organización, recuperación y preservación. Su adopción en los repositorios digitales permitió dotarlos de interoperabilidad y son el fundamento de toda recuperación de la información. Motivados por las potencialidades y usos de los metadatos, y ante la necesidad de contar con una herramienta de software integrada a un repositorio digital capaz de asistir en la ingesta de contenidos, automatizando la extracción de metadatos de calidad. Se pretende, por medio de la realización del presente trabajo, desarrollar una herramienta de software que tenga como principal funcionalidad la automatización de la extracción de metadatos de artículos científicos, potenciando la interoperabilidad entre los repositorios institucionales. A su vez se buscará mejorar la calidad de los metadatos creando estrategias de extracción, por medio de uso de algoritmos inteligentes, que trabajen directamente sobre los datos definidos por los autores de artículos científicos.Facultad de Informátic

Gestión de conocimiento colaborativa mediante información semántica

Tesis doctoral inédita. Universidad Autónoma de Madrid, Escuela Politécnica Superior, septiembre de 200

XXI Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación - WICC 2019: libro de actas

Trabajos presentados en el XXI Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (WICC), celebrado en la provincia de San Juan los días 25 y 26 de abril 2019, organizado por la Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) y la Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales de la Universidad Nacional de San Juan.Red de Universidades con Carreras en Informátic

XXI Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación - WICC 2019: libro de actas

Trabajos presentados en el XXI Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (WICC), celebrado en la provincia de San Juan los días 25 y 26 de abril 2019, organizado por la Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) y la Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales de la Universidad Nacional de San Juan.Red de Universidades con Carreras en Informátic

WICC 2017 : XIX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación

Actas del XIX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (WICC 2017), realizado en el Instituto Tecnológico de Buenos Aires (ITBA), el 27 y 28 de abril de 2017.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

XXIII Edición del Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación : Libro de actas

Compilación de las ponencias presentadas en el XXIII Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (WICC), llevado a cabo en Chilecito (La Rioja) en abril de 2021.Red de Universidades con Carreras en Informátic

XXV Congreso Argentino de Ciencias de la Computación - CACIC 2019: libro de actas

Trabajos presentados en el XXV Congreso Argentino de Ciencias de la Computación (CACIC), celebrado en la ciudad de Río Cuarto los días 14 al 18 de octubre de 2019 organizado por la Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) y Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales - Universidad Nacional de Río CuartoRed de Universidades con Carreras en Informátic