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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| Autores principales: | , , |
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| Formato: | Objeto de conferencia |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2022
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/149640 |
| Aporte de: |
| Sumario: | 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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