Reconocimiento de entidades en relatos de denuncias mediante aprendizaje automático y procesamiento de lenguaje natural
- Autores
- Rivera Madrazo, Gustavo Ariel
- Año de publicación
- 2021
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- tesis de grado
- Estado
- versión aceptada
- Colaborador/a o director/a de tesis
- Xamena, Eduardo
- Descripción
- En el presente trabajo se desarrolló un sistema de reconocimiento y visualización de entidades en relatos de denuncias provistas por el Ministerio Público Fiscal de la provincia de Salta. Los cinco tipos de entidades identificadas en los relatos son: persona, barrio, Documento Nacional de Identidad (DNI), teléfono y patente. Se emplearon tecnologías web para el desarrollo del sistema y una librería de Python para procesamiento del lenguaje natural, de nombre spaCy, con la cual se entrenó un modelo cuya tarea es analizar los relatos suministrados y extraer las entidades de los tipos mencionados en el párrafo anterior. Los resultados obtenidos cumplen con los objetivos y criterios de éxito propuestos, presentando así la posibilidad de implementación del sistema, o al menos del modelo entrenado, en fiscalías y dependencias policiales.
Fil: Rivera Madrazo, Gustavo Ariel. Universidad Católica de Salta. Facultad de Ingeniería; Argentina.
Fil: Xamena, Eduardo. Universidad Católica de Salta. Facultad de Ingeniería; Argentina. - Materia
-
Trabajo final de grado
Informática
Inteligencia artificial
Justicia - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Repositorio
- Institución
- Universidad Católica de Salta
- OAI Identificador
- oai:bibliotecas.ucasal.edu.ar:70070
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Reconocimiento de entidades en relatos de denuncias mediante aprendizaje automático y procesamiento de lenguaje naturalRivera Madrazo, Gustavo ArielTrabajo final de gradoInformáticaInteligencia artificialJusticiaEn el presente trabajo se desarrolló un sistema de reconocimiento y visualización de entidades en relatos de denuncias provistas por el Ministerio Público Fiscal de la provincia de Salta. Los cinco tipos de entidades identificadas en los relatos son: persona, barrio, Documento Nacional de Identidad (DNI), teléfono y patente. Se emplearon tecnologías web para el desarrollo del sistema y una librería de Python para procesamiento del lenguaje natural, de nombre spaCy, con la cual se entrenó un modelo cuya tarea es analizar los relatos suministrados y extraer las entidades de los tipos mencionados en el párrafo anterior. Los resultados obtenidos cumplen con los objetivos y criterios de éxito propuestos, presentando así la posibilidad de implementación del sistema, o al menos del modelo entrenado, en fiscalías y dependencias policiales.Fil: Rivera Madrazo, Gustavo Ariel. Universidad Católica de Salta. Facultad de Ingeniería; Argentina.Fil: Xamena, Eduardo. Universidad Católica de Salta. Facultad de Ingeniería; Argentina.Universidad Católica de Salta. Facultad de Ingeniería (Salta)Xamena, Eduardo2021-12-23info:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:ar-repo/semantics/tesisDeGradoapplication/pdfhttps://bibliotecas.ucasal.edu.ar/opac_css/index.php?lvl=cmspage&pageid=24&id_notice=700707007020220210u u u0frey0103 baspa1001514Salta (province)info:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Creative Commons Atribución/Reconocimiento-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0)reponame:Repositorio Institucional (UCaSal)instname:Universidad Católica de Saltainstacron:UCaSal2025-09-04T11:16:12Zoai:bibliotecas.ucasal.edu.ar:70070Institucionalhttp://bibliotecas.ucasal.edu.ar/opac_css/index.php?lvl=cmspage&pageid=16Universidad privadaNo correspondehttp://bibliotecas.ucasal.edu.ar/ws/oai2_7?verb=Identifycdiedrich@ucasal.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:39302025-09-04 11:16:12.83Repositorio Institucional (UCaSal) - Universidad Católica de Saltafalse |
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