Modelado e implementación de algoritmos inteligentes de análisis de opinión (Record no. 57756)
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000 -CABECERA | |
---|---|
campo de control de longitud fija | 03744nam a2200241 a 4500 |
003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL | |
campo de control | AR-LpUFIB |
005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN | |
campo de control | 20250311170525.0 |
008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL | |
campo de control de longitud fija | 230201s2023 ag a om 000 0 spa d |
024 8# - Otro identificador estandar | |
Número estándar o código | DIF-M8713 |
-- | 8940 |
-- | DIF007984 |
040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN | |
Centro catalogador/agencia de origen | AR-LpUFIB |
Lengua de catalogación | spa |
Centro/agencia transcriptor | AR-LpUFIB |
100 1# - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA | |
Nombre de persona | Tessore, Juan Pablo |
245 10 - MENCIÓN DE TÍTULO | |
Título | Modelado e implementación de algoritmos inteligentes de análisis de opinión |
260 ## - PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, ETC. | |
Fecha de publicación, distribución, etc. | 2023 |
300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA | |
Extensión | 1 archivo (4,2 MB) : |
Otras características físicas | il. col. |
502 ## - NOTA DE TESIS | |
Nota de tesis | Tesis (Doctorado en Ciencias Informáticas) - Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Informática, 2023. |
505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO | |
Nota de contenido con formato | 1. Introducción -- 1.1 Planteo del problema -- 1.2 Objetivos -- 1.3 Contribuciones -- 1.4 Publicaciones -- 1.5 Organización de la tesis -- 2. Fundamentación teórica -- 2.1 Introducción -- 2.2 Computación Afectiva y Análisis de Sentimientos -- 2.2.1 Definición y tareas involucradas -- 2.2.2 Modelos de representación de emociones existentes -- 2.3 Minería de textos y procesamiento del lenguaje natural -- 2.4 Preprocesamiento del contenido recopilado -- 2.4.1 Filtrado del texto -- 2.4.2 Corrección de errores ortográficos -- 2.4.3 Stemming y lematización -- 2.4.4 Delimitación del texto -- 2.4.5 Etiquetado de las palabras -- 2.5 Esquemas de representación de contenido -- 2.5.1 Esquemas basados en bolsas de palabras/caracteres -- 2.5.2 Esquemas de ponderación del contenido -- 2.5.3 Esquemas basados en neural embeddings -- 2.6 Algoritmos de clasificación de textos basados en ML -- 2.6.1 Máquinas de soporte vectorial -- 2.6.2 Naïve Bayes -- 2.6.3 Redes neuronales -- 3. Estado de la cuestión -- 3.1 Introducción -- 3.2 Conjuntos de datos para el Análisis de Sentimientos -- 3.2.1 Construidos mediante etiquetado manual -- 3.2.2 Construidos con etiquetado automático o semi automático -- 3.3 Métricas para comparación de conjuntos de datos -- 3.4 Métricas de medición del nivel de consenso sobre las categorías -- 3.5 Información contextual para el Análisis de Sentimientos -- 3.6 Conclusiones del capítulo -- 4. Proceso de construcción y validación de conjuntos de datos -- 4.1 Introducción -- 4.2 Descripción general de proceso -- 4.3 Recopilación de el conjunto de datos -- 4.4 Preprocesamiento sobre el conjunto de datos recopilado -- 4.4.1 Tareas de preprocesamiento aplicadas -- 4.4.2 Efectividad del preprocesamiento en la reducción de tokens OOV -- 4.4.3 Preprocesamiento y desempeño de clasificadores basados ML -- 4.5 Selección y validación de las etiquetas del conjunto de datos -- 4.5.1 Selección y filtrado de comentarios -- 4.5.2 Descripción del conjunto de datos -- 4.5.3 Etiquetado y medición del consenso sobre el conjunto de datos -- 4.5.4 Revisión de casos controvertidos -- 4.6 Conclusiones del capítulo -- 4.6.1 Conclusiones acerca de preprocesamiento de conjunto de datos -- 4.6.2 Conclusiones acerca de la selección y validación de etiquetas -- 5. Construcción de clasificadores y utilización de información contextual -- 5.1 Introducción -- 5.2 Selección del formato de representación y el algoritmo de clasificación -- 5.3 Configuración de los clasificadores -- 5.3.1 Efecto de considerar la información contextual -- 5.3.2 Comparación con los resultados obtenidos en otros estudios similares -- 5.4 Conclusiones del capítulo -- 6. Conclusiones y trabajos futuros -- 6.1 Contribuciones de la tesis -- 6.2 Trabajos futuros -- Referencias |
650 #4 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA | |
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada | APRENDIZAJE AUTOMÁTICO |
653 ## - TÉRMINO DE INDIZACIÓN--NO CONTROLADO | |
Término no controlado | clasificadores de emociones en texto |
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA | |
Nombre de persona | Baldassarri, Sandra , |
-- | Director/a |
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA | |
Nombre de persona | Ramón, Hugo Dionisio , |
-- | Codirector/a |
856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS | |
Identificador Uniforme del Recurso | <a href=" http://catalogo.info.unlp.edu.ar/meran/getDocument.pl?id=2609"> http://catalogo.info.unlp.edu.ar/meran/getDocument.pl?id=2609</a> |
942 ## - ELEMENTOS DE PUNTO DE ACCESO ADICIONAL (KOHA) | |
Tipo de ítem Koha | Tesis de posgrado |
Estado de retiro | Estado de pérdida | Estado dañado | Disponibilidad | Biblioteca permanente | Biblioteca actual | Fecha de adquisición | Número de inventario | Total de préstamos | Signatura topográfica completa | Código de barras | Fecha visto por última vez | Precio válido a partir de | Tipo de ítem Koha | Colección | Identificador Uniforme del Recurso |
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Préstamo a domicilio | Biblioteca de la Facultad de Informática | Biblioteca de la Facultad de Informática | 11/03/2025 | DIF-05279 | TES 23/20 | DIF-05279 | 11/03/2025 | 11/03/2025 | Tesis de posgrado | ||||||
Recurso en Línea | Biblioteca de la Facultad de Informática | Biblioteca de la Facultad de Informática | 11/03/2025 | 11/03/2025 | 11/03/2025 | Tesis de posgrado | Biblioteca digital | https://doi.org/10.35537/10915/158282 | |||||||
Recurso en Línea | Biblioteca de la Facultad de Informática | Biblioteca de la Facultad de Informática | 11/03/2025 | 11/03/2025 | 11/03/2025 | Tesis de posgrado | Biblioteca digital | http://catalogo.info.unlp.edu.ar/meran/getDocument.pl?id=2609 |