Método para el descubrimiento de tópicos con aprendizaje profundo
Date
2024-01
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Benemérita Universidad Autónoma de Puebla
Abstract
"En internet existe una cantidad masiva de información de la que es posible extraer datos importantes para algún propósito particular. Sin embargo, analizar o extraer información manualmente no es una tarea fácil de realizar. Analizar mucha información disponible en internet es una tarea difícil y obtener información relevante sigue siendo una tarea costosa. Por lo que, una de las áreas de la Inteligencia Artificial (IA) con la que es posible obtener la información esencial de un documento es a través del Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) en particular a través de la tarea del descubrimiento de tópicos. Esta tarea permite extraer la idea central de un documento; también puede ser aplicado a datos masivos de información, permitiendo descubrir la idea central de una colección de documentos. Por lo tanto, en esta tesis doctoral se propone el desarrollo de un método para el descubrimiento de tópicos en los corporal 20-Newsgroup y Reuters. El método consta de 5 fases. Las cuales están compuestas de: pre-procesamiento de textos, extracción de relaciones semánticas, construcción del modelo de incrustación, clasificación de texto y descubrimiento de tópicos".
Description
Keywords
Citation
Collections
Document Viewer
Select a file to preview:
Can't see the file? Try reloading