Identificación de comunidades en intervalos de tiempo a través del lenguaje

Autores
Browarnik, Martin Igal
Año de publicación
2021
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
tesis de grado
Estado
versión publicada
Colaborador/a o director/a de tesis
Feuerstein, Esteban Zindel
Ortiz de Zárate, Juan Manuel
Descripción
La identificación de comunidades es una tarea ampliamente estudiada desde diversas disciplinas hace ya largos años; con la aparición de la digitalización de las relaciones humanas se hizo mucho más accesible analizar e identificar comunidades a escalas mucho más grandes. Las redes sociales, por ejemplo, juegan un rol sumamente preponderante en nuestras interacciones, influenciándolas directamente debido a sus algoritmos de segregación. Algunas de estas proveen APIs que permiten acceder a esta información e identificar fácilmente las relaciones de los usuarios. En este trabajo desarrollamos distintas metodologías para entrenar modelos PLN (Procesamiento de lenguajes naturales) que logren identificar comunidades en redes sociales exclusivamente a través de su jerga, es decir por el lenguaje que utilizan, a lo largo del tiempo. Para esto, realizamos diversos experimentos que nos permiten determinar cuáles metodologías son mejores que otras dependiendo el contexto y cómo debemos mantener estos modelos para que sigan siendo útiles a lo largo del tiempo.
Fil: Browarnik, Martin Igal. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.
Materia
MODELOS DE PLN
DETECCIÓN DE COMUNIDADES
REDES SOCIALES
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar
Repositorio
Biblioteca Digital (UBA-FCEN)
Institución
Universidad Nacional de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales
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