Herramientas para generación de material de entrenamiento para análisis de textos estructurados - Cardenas, Marina E. (2024)
En este artículo se describen las herramientas desarrolladas dentro del contexto de las líneas de investigación sobre técnicas de análisis de textos y minería de datos mediante la aplicación de algoritmos de aprendizaje automático y análisis de texto estructurado y no estructurado. Se ha establecido un conjunto de criterios que permiten abordar la problemática de la escasez de material de entrenamiento para el análisis de textos y las herramientas utilizadas para el análisis y procesamientos de grandes volúmenes de textos, con el objetivo de simplificar el trabajo necesario para analizar, crear, y modificar material de entrenamiento para sistemas basados en aprendizaje automático, a la vez que permiten ahorrar tiempo, y disminuir errores manuales cuando se trabaja con textos. En este trabajo se describen tres herramientas desarrolladas dentro de un proyecto de investigación homologado por la Secretaría de Ciencia y Tecnología (SCyT) de la UTN que tiene por objetivo crear herramientas que permitan analizar grandes volúmenes de datos que se encuentran en forma de archivos de textos estructurados o no estructurados, adecuando la información para su utilización en el entrenamiento de sistemas de análisis de texto. Dentro los archivos a analizar se pueden mencionar los archivos de código fuente de lenguajes de programación como Python, Java, C++ y C, con la reciente incorporación de archivos de Word, PDF y TXT.