Clasificación de subjetividad utilizando técnicas de aprendizaje automático
Coria, Juan Manuel
Clasificación de subjetividad utilizando técnicas de aprendizaje automático - 2017 - 90 p. : il. + 1 CD-ROM
Tesina (Licenciatura en Informática) - Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Informática, 2017.
Introducción -- Capítulo 1: Conceptos y Definiciones -- Clasificación de Subjetividad -- Subjetividad y Objetividad -- Resumen -- Capítulo 2: Extracción de Características -- Tokenización -- Stopwords -- Stemming y Lematización -- Etiquetado Gramatical -- TF-IDF -- Resumen -- Capítulo 3: Algoritmos de Aprendizaje Automático Utilizados -- Support Vector Machine -- Perceptrón Multicapa -- Resumen -- Capítulo 4: Estado del Arte -- Murray, Carenini -- Liu -- Kamal -- Chenlo, Losada -- Ortega Bueno -- Resumen -- Capítulo 5: Diseño del Clasificador y Tecnologías Utilizadas -- Arquitectura Propuesta -- Entrenamiento del Modelo -- Resumen -- Capítulo 6: Construcción de la Base de Datos -- Consideraciones -- Estructura -- Clasificación -- Conclusiones -- Resumen -- Capítulo 7: Resultados Obtenidos -- Métricas de Evaluación -- Características Individuales -- Support Vector Machine -- Perceptrón Multicapa -- Comparación de los Modelos -- Simulación de Puesta en Producción -- Resumen -- Capítulo 8: Conclusiones y Trabajos Futuros -- Conclusiones -- Trabajos Futuros -- Referencias Bibliográficas
DIF-M7396
APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
REDES NEURONALES
subjetividad objetividad
Clasificación de subjetividad utilizando técnicas de aprendizaje automático - 2017 - 90 p. : il. + 1 CD-ROM
Tesina (Licenciatura en Informática) - Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Informática, 2017.
Introducción -- Capítulo 1: Conceptos y Definiciones -- Clasificación de Subjetividad -- Subjetividad y Objetividad -- Resumen -- Capítulo 2: Extracción de Características -- Tokenización -- Stopwords -- Stemming y Lematización -- Etiquetado Gramatical -- TF-IDF -- Resumen -- Capítulo 3: Algoritmos de Aprendizaje Automático Utilizados -- Support Vector Machine -- Perceptrón Multicapa -- Resumen -- Capítulo 4: Estado del Arte -- Murray, Carenini -- Liu -- Kamal -- Chenlo, Losada -- Ortega Bueno -- Resumen -- Capítulo 5: Diseño del Clasificador y Tecnologías Utilizadas -- Arquitectura Propuesta -- Entrenamiento del Modelo -- Resumen -- Capítulo 6: Construcción de la Base de Datos -- Consideraciones -- Estructura -- Clasificación -- Conclusiones -- Resumen -- Capítulo 7: Resultados Obtenidos -- Métricas de Evaluación -- Características Individuales -- Support Vector Machine -- Perceptrón Multicapa -- Comparación de los Modelos -- Simulación de Puesta en Producción -- Resumen -- Capítulo 8: Conclusiones y Trabajos Futuros -- Conclusiones -- Trabajos Futuros -- Referencias Bibliográficas
DIF-M7396
APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
REDES NEURONALES
subjetividad objetividad