Un nuevo enfoque basado en perfiles con aprendizaje de representaciones

Los Enfoques Basados en Perfiles (EBP’s) han mostrado muy buen comportamiento específicamente en la tarea de atribución de autoría. Este trabajo tiene como finalidad extender al EBP empleando aprendizaje de representaciones. Para ello, se utilizará la gran flexibilidad de los mecanismos de coinciden...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Funez, Dario G., Errecalde, Marcelo L., Cagnina, Leticia C.
Formato:	Objeto de conferencia
Lenguaje:	Español
Publicado:	2022
Materias:	Ciencias Informáticas Enfoque basados en perfil Aprendizaje de representaciones Atribución de autoría Perfilado de autor Embeddings
Acceso en línea:	http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/149640
Aporte de:	SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata

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description	Los Enfoques Basados en Perfiles (EBP’s) han mostrado muy buen comportamiento específicamente en la tarea de atribución de autoría. Este trabajo tiene como finalidad extender al EBP empleando aprendizaje de representaciones. Para ello, se utilizará la gran flexibilidad de los mecanismos de coincidencia (matching) que proveen los embeddings. La similitud entre perfiles, en este caso, ya no considerará únicamente aquellas palabras que coinciden “exactamente”, sino aquellas que son lo “suficientemente similares”, de acuerdo a un umbral predeterminado. Este trabajo comprende un estudio exhaustivo comparativo empleando las colecciones Enron y CIAPPA, donde quedará probada la viabilidad y efectividad de nuestra propuesta en relación a enfoques de EBP clásicos como SPI y KRD empleando escenarios con diferentes métodos de embeddings, tales como Word2Vec, Fastext y Glove.
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Un nuevo enfoque basado en perfiles con aprendizaje de representaciones

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