Incidencia de idiomas populares en la lengua española con Big Data: análisis masivo de datos mediante Amazon Elastic MapReduce y Google N-grams

La presente tesina analiza, diseña e implementa una solución para el problema de la detección de neologismos y extranjerismos en la lengua Española. Para este fin, realizamos un análisis de investigaciones previas y problemáticas surgidas, y decidimos realizar un aporte mediante un sistema de cloud...

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: De Luca, Julián
Otros Autores: Hasperué, Waldo
Formato: Tesis Tesis de grado
Lenguaje:Español
Publicado: 2016
Materias:
Ciencias Informáticas
big data
cloud computing
neología
extranjerismos
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/59489
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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description La presente tesina analiza, diseña e implementa una solución para el problema de la detección de neologismos y extranjerismos en la lengua Española. Para este fin, realizamos un análisis de investigaciones previas y problemáticas surgidas, y decidimos realizar un aporte mediante un sistema de cloud computing. Nuestra solución se centra en el uso de tecnologías de análisis masivo de datos para el tratamiento de corpus grandes de una manera eficiente. Realizamos un repaso general de las tecnologías existentes, sin especificar herramientas puntuales, para luego introducir herramientas concisas. Logramos alcanzar una solución sencilla pero eficaz y escalable mediante el uso de herramientas provistas por Amazon Web Services, utilizando el corpus público llamado Google Books Ngrams. Finalmente, abrimos la posibilidad de utilizar otras herramientas, y la misma metodología en otro tipo de estudios. Demostramos que logramos un aporte a la comunidad de lingüística computacional, y seguiremos trabajando en el tema en cuestión.
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