Un nuevo enfoque basado en perfiles con aprendizaje de representaciones

Autores
Funez, Darío Gustavo; Errecalde, Marcelo Luis; Cagnina, Leticia Cecilia
Año de publicación
2022
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
Los Enfoques Basados en Perfiles (EBP’s) han mostrado muy buen comportamiento específicamente en la tarea de atribución de autoría. Este trabajo tiene como finalidad extender al EBP empleando aprendizaje de representaciones. Para ello, se utilizará la gran flexibilidad de los mecanismos de coincidencia (matching) que proveen los embeddings. La similitud entre perfiles, en este caso, ya no considerará únicamente aquellas palabras que coinciden “exactamente”, sino aquellas que son lo “suficientemente similares”, de acuerdo a un umbral predeterminado. Este trabajo comprende un estudio exhaustivo comparativo empleando las colecciones Enron y CIAPPA, donde quedará probada la viabilidad y efectividad de nuestra propuesta en relación a enfoques de EBP clásicos como SPI y KRD empleando escenarios con diferentes métodos de embeddings, tales como Word2Vec, Fastext y Glove.
XIX Workshop Base de Datos y Minería de Datos (WBDMD)
Red de Universidades con Carreras en Informática
Materia
Ciencias Informáticas
Enfoque basados en perfil
Aprendizaje de representaciones
Atribución de autoría
Perfilado de autor
Embeddings
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
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