Desarrollo de herramientas para generación de material de entrenamiento y análisis de textos estructurados

En este artículo se describen las herramientas desarrolladas para la investigación sobre técnicas de análisis de textos y minería de datos aplicando métodos y algoritmos de análisis de texto estructurado y no estructurado, estableciendo un conjunto de criterios y seleccionando la mejor alternativa e...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Cardenas, Marina E., Castillo, Julio J., Hernández, Nicolás
Formato:	Objeto de conferencia
Lenguaje:	Español
Publicado:	2023
Materias:	Ciencias Informáticas análisis de texto extracción de información corpus machine learning redes neuronales artificiales lenguaje formal lenguaje natural lenguaje estructurado lenguaje no estructurado
Acceso en línea:	http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/163313
Aporte de:	SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata

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spelling	I19-R120-10915-1633132024-03-15T20:04:28Z http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/163313 Desarrollo de herramientas para generación de material de entrenamiento y análisis de textos estructurados Cardenas, Marina E. Castillo, Julio J. Hernández, Nicolás 2023-04 2023 2024-03-01T12:43:11Z es Ciencias Informáticas análisis de texto extracción de información corpus machine learning redes neuronales artificiales lenguaje formal lenguaje natural lenguaje estructurado lenguaje no estructurado En este artículo se describen las herramientas desarrolladas para la investigación sobre técnicas de análisis de textos y minería de datos aplicando métodos y algoritmos de análisis de texto estructurado y no estructurado, estableciendo un conjunto de criterios y seleccionando la mejor alternativa en base a los mismos. En este contexto, se describen las herramientas desarrolladas que permiten abordar la problemática de la escasez de material de entrenamiento para el análisis de textos y herramientas que utilizadas para el análisis y procesamientos de grandes volúmenes de textos, con el objetivo de simplificar el trabajo necesario para analizar, crear, y modificar material de entrenamiento para sistemas basados en aprendizaje por computadora, a la vez que permiten ahorrar tiempo, y disminuir errores manuales cuando se trabaja con textos. Este trabajo se encuentra enmarcado dentro de un proyecto de investigación homologado por la Secretaría de Ciencia y Tecnología (SCyT) de la UTN que tiene por objetivo el crear herramientas que permitan analizar grandes volúmenes de datos que se encuentran en forma de archivos de textos estructurados o no estructurados, adecuando la información para su utilización en el entrenamiento de sistemas de análisis de texto. Dentro los archivos a analizar se pueden mencionar los archivos de código fuente de lenguajes de programación como Python, Java, C++ y C, con la reciente incorporación de archivos de word, pdf y txt. Red de Universidades con Carreras en Informática Objeto de conferencia Objeto de conferencia http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) application/pdf
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