Clasificación de mensajes dentro de la plataforma Properati: Un abordaje con NLP Maestría

El objetivo del siguiente trabajo es la elaboración de un modelo de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) para clasificar los mensajes con consultas que envían los usuarios de Properati. Recurrimos a la metodología Bag of Words, utilizando un XGBoost como modelo para hacer las predicciones. Presen...

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Cisco, Santiago
Otros Autores: Gravano, Agustín
Formato: Tesis de maestría acceptedVersion
Lenguaje:Español
Publicado: 2023
Materias:
Análisis de datos
Predicción tecnológica
Procesamiento de Lenguaje Natural
Clasificación de Mensajes
Acceso en línea:https://repositorio.utdt.edu/handle/20.500.13098/11568
Aporte de:
Repositorio Digital Universidad Torcuato Di Tella de Universidad Torcuato Di Tella
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description El objetivo del siguiente trabajo es la elaboración de un modelo de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) para clasificar los mensajes con consultas que envían los usuarios de Properati. Recurrimos a la metodología Bag of Words, utilizando un XGBoost como modelo para hacer las predicciones. Presentamos distintas técnicas de preprocesamiento de texto como tokenización, eliminación de stopwords, lematización, umbrales de frecuencia mínima para tokens y normalización TF-IDF. Hacemos pruebas sobre dos categorías para seleccionar las transformaciones que se efectúen al modelo. El modelo arroja, finalmente, una buena performance en las etiquetas de mayor frecuencia.
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