Clasificación de inventario con procesamiento de lenguaje natural y aprendizaje automático

"El presente estudio se enfoca en la necesidad de automatizar la clasificación de productos de un inventario, como una forma de mejorar ese proceso y minimizar la dependencia de personal especializado. El objetivo principal es proponer una solución, a través de la adopción de una metodología...

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Castaño, Rocio Vanesa
Formato: Tesis de maestría
Lenguaje:Español
Publicado: 2025
Materias:
Acceso en línea:https://hdl.handle.net/20.500.14769/5143
Aporte de:
id I32-R138-20.500.14769-5143
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spelling I32-R138-20.500.14769-51432026-01-07T14:16:01Z Clasificación de inventario con procesamiento de lenguaje natural y aprendizaje automático Castaño, Rocio Vanesa CONTROL DE INVENTARIO, APRENDIZAJE AUTOMÁTICO, CLASIFICACIÓN, PROCESAMIENTO DEL LENGUAJE NATURAL, N-GRAMAS, BOLSA DE PALABRAS, TF-IDFD "El presente estudio se enfoca en la necesidad de automatizar la clasificación de productos de un inventario, como una forma de mejorar ese proceso y minimizar la dependencia de personal especializado. El objetivo principal es proponer una solución, a través de la adopción de una metodología basada en el procesamiento de lenguaje natural y métodos de aprendizaje automático. Para ello, se trabaja sobre los productos catalogados en un inventario jerárquico, se preprocesan los textos descriptivos de los productos a través de la generación de N-gramas con vectorización TF-IDF, para generar un dataset con el cual se entrenan seis modelos de aprendizaje automático supervisado, que luego son comparados entre sí a través de métricas desempeño para determinar el más eficaz para este caso de uso. " 2025-10-27T13:54:46Z 2025-10-27T13:54:46Z 2025-04 Tesis de maestría https://hdl.handle.net/20.500.14769/5143 es application/pdf
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