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| dc.contributor | Alfaro Arancibia, Rodrigo Marcelo | ||
| dc.contributor | Allende Cid, Héctor Gabriel | ||
| dc.creator | Cánepa Labbe, Sebastián Andrés | ||
| Fecha Ingreso | dc.date.accessioned | 2021-10-21T02:31:13Z | |
| Fecha Disponible | dc.date.available | 2021-10-21T02:31:13Z | |
| Fecha en Repositorio | dc.date.issued | 2021-10-20 | |
| Resumen | dc.description | <p>Hoy en día la inmensa cantidad de información disponible a través de internet se encuentra en constante crecimiento. Gran parte de ésta es texto escrito por usuarios bajo distintos contextos, por ejemplo: redes sociales, foros, bitácoras, correos electrónicos, etc. En este sentido, surge la necesidad de contar con mecanismos automáticos para facilitar el análisis de dicha información. Una de las situaciones que en recientes años ha estado ganando interés es la Atribución de Autoría. De forma general, esta consiste en lograr identificar automáticamente los documentos de uno o más autores. Por ejemplo, existe interés en el desarrollo de métodos para hacer frente a situaciones de: verificación de mensajes terroristas, filtrado de spam, disputas por derechos de autor, etc. Dicho esto, se han propuesto diferentes algoritmos y estrategias para llevar a cabo la Atribución de Autoría, en especial enfoques de aprendizaje automático. Con este enfoque se pretende construir clasificadores utilizando un conjunto de documentos de entrenamiento. Desafortunadamente, no siempre se tiene disponible un conjunto de documentos ideal, es decir existen escenarios donde los datos son escasos o desbalanceados</p> | |
| Resumen | dc.description | last modification | |
| Resumen | dc.description | Ingeniero Civil en Informática | |
| Resumen | dc.description | INGENIERIA CIVIL INFORMATICA | |
| Resumen | dc.description | <p>Hoy en día la inmensa cantidad de información disponible a través de internet se encuentra en constante crecimiento. Gran parte de ésta es texto escrito por usuarios bajo distintos contextos, por ejemplo: redes sociales, foros, bitácoras, correos electrónicos, etc. En este sentido, surge la necesidad de contar con mecanismos automáticos para facilitar el análisis de dicha información. Una de las situaciones que en recientes años ha estado ganando interés es la Atribución de Autoría. De forma general, esta consiste en lograr identificar automáticamente los documentos de uno o más autores. Por ejemplo, existe interés en el desarrollo de métodos para hacer frente a situaciones de: verificación de mensajes terroristas, filtrado de spam, disputas por derechos de autor, etc. Dicho esto, se han propuesto diferentes algoritmos y estrategias para llevar a cabo la Atribución de Autoría, en especial enfoques de aprendizaje automático. Con este enfoque se pretende construir clasificadores utilizando un conjunto de documentos de entrenamiento. Desafortunadamente, no siempre se tiene disponible un conjunto de documentos ideal, es decir existen escenarios donde los datos son escasos o desbalanceados</p> | |
| Formato | dc.format | ||
| Lenguaje | dc.language | spa | |
| dc.rights | autorizado | ||
| dc.source | http://opac.pucv.cl/pucv_txt/txt-4000/UCC4142_01.pdf | ||
| Materia | dc.subject | Análisis de datos | |
| Materia | dc.subject | CLASIFICACION AUTOMATICA | |
| Materia | dc.subject | GRAFOS | |
| Title | dc.title | Determinación de autoría por medio de redes de palabras | |
| Tipo | dc.type | texto |
| Archivos | Tamaño | Formato | Ver |
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