Desarrollo de herramientas para generación de material de entrenamiento y análisis de textos estructurados
- Autores
- Cardenas, Marina E.; Castillo, Julio J.; Hernández, Nicolás
- Año de publicación
- 2023
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- En este artículo se describen las herramientas desarrolladas para la investigación sobre técnicas de análisis de textos y minería de datos aplicando métodos y algoritmos de análisis de texto estructurado y no estructurado, estableciendo un conjunto de criterios y seleccionando la mejor alternativa en base a los mismos. En este contexto, se describen las herramientas desarrolladas que permiten abordar la problemática de la escasez de material de entrenamiento para el análisis de textos y herramientas que 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 por computadora, a la vez que permiten ahorrar tiempo, y disminuir errores manuales cuando se trabaja con textos. Este trabajo se encuentra enmarcado dentro de un proyecto de investigación homologado por la Secretaría de Ciencia y Tecnología (SCyT) de la UTN que tiene por objetivo el 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.
Red de Universidades con Carreras en Informática - Materia
-
Ciencias Informáticas
análisis de texto
extracción de información
corpus
machine learning
redes neuronales artificiales
lenguaje formal
lenguaje natural
lenguaje estructurado
lenguaje no estructurado - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Repositorio
.jpg)
- Institución
- Universidad Nacional de La Plata
- OAI Identificador
- oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/163313
Ver los metadatos del registro completo
| id |
SEDICI_4d670f916c259e47ebdd47310ef312de |
|---|---|
| oai_identifier_str |
oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/163313 |
| network_acronym_str |
SEDICI |
| repository_id_str |
1329 |
| network_name_str |
SEDICI (UNLP) |
| spelling |
Desarrollo de herramientas para generación de material de entrenamiento y análisis de textos estructuradosCardenas, Marina E.Castillo, Julio J.Hernández, NicolásCiencias Informáticasanálisis de textoextracción de informacióncorpusmachine learningredes neuronales artificialeslenguaje formallenguaje naturallenguaje estructuradolenguaje no estructuradoEn este artículo se describen las herramientas desarrolladas para la investigación sobre técnicas de análisis de textos y minería de datos aplicando métodos y algoritmos de análisis de texto estructurado y no estructurado, estableciendo un conjunto de criterios y seleccionando la mejor alternativa en base a los mismos. En este contexto, se describen las herramientas desarrolladas que permiten abordar la problemática de la escasez de material de entrenamiento para el análisis de textos y herramientas que 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 por computadora, a la vez que permiten ahorrar tiempo, y disminuir errores manuales cuando se trabaja con textos. Este trabajo se encuentra enmarcado dentro de un proyecto de investigación homologado por la Secretaría de Ciencia y Tecnología (SCyT) de la UTN que tiene por objetivo el 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.Red de Universidades con Carreras en Informática2023-04info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionObjeto de conferenciahttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdfhttp://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/163313spainfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/978-987-3724-66-4info:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/978-987-3724-67-1info:eu-repo/semantics/reference/url/https://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/162004info:eu-repo/semantics/reference/url/https://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/161620info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-10-22T17:23:50Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/163313Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-10-22 17:23:51.18SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse |
| dc.title.none.fl_str_mv |
Desarrollo de herramientas para generación de material de entrenamiento y análisis de textos estructurados |
| title |
Desarrollo de herramientas para generación de material de entrenamiento y análisis de textos estructurados |
| spellingShingle |
Desarrollo de herramientas para generación de material de entrenamiento y análisis de textos estructurados Cardenas, Marina E. Ciencias Informáticas análisis de texto extracción de información corpus machine learning redes neuronales artificiales lenguaje formal lenguaje natural lenguaje estructurado lenguaje no estructurado |
| title_short |
Desarrollo de herramientas para generación de material de entrenamiento y análisis de textos estructurados |
| title_full |
Desarrollo de herramientas para generación de material de entrenamiento y análisis de textos estructurados |
| title_fullStr |
Desarrollo de herramientas para generación de material de entrenamiento y análisis de textos estructurados |
| title_full_unstemmed |
Desarrollo de herramientas para generación de material de entrenamiento y análisis de textos estructurados |
| title_sort |
Desarrollo de herramientas para generación de material de entrenamiento y análisis de textos estructurados |
| dc.creator.none.fl_str_mv |
Cardenas, Marina E. Castillo, Julio J. Hernández, Nicolás |
| author |
Cardenas, Marina E. |
| author_facet |
Cardenas, Marina E. Castillo, Julio J. Hernández, Nicolás |
| author_role |
author |
| author2 |
Castillo, Julio J. Hernández, Nicolás |
| author2_role |
author author |
| dc.subject.none.fl_str_mv |
Ciencias Informáticas análisis de texto extracción de información corpus machine learning redes neuronales artificiales lenguaje formal lenguaje natural lenguaje estructurado lenguaje no estructurado |
| topic |
Ciencias Informáticas análisis de texto extracción de información corpus machine learning redes neuronales artificiales lenguaje formal lenguaje natural lenguaje estructurado lenguaje no estructurado |
| dc.description.none.fl_txt_mv |
En este artículo se describen las herramientas desarrolladas para la investigación sobre técnicas de análisis de textos y minería de datos aplicando métodos y algoritmos de análisis de texto estructurado y no estructurado, estableciendo un conjunto de criterios y seleccionando la mejor alternativa en base a los mismos. En este contexto, se describen las herramientas desarrolladas que permiten abordar la problemática de la escasez de material de entrenamiento para el análisis de textos y herramientas que 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 por computadora, a la vez que permiten ahorrar tiempo, y disminuir errores manuales cuando se trabaja con textos. Este trabajo se encuentra enmarcado dentro de un proyecto de investigación homologado por la Secretaría de Ciencia y Tecnología (SCyT) de la UTN que tiene por objetivo el 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. Red de Universidades con Carreras en Informática |
| description |
En este artículo se describen las herramientas desarrolladas para la investigación sobre técnicas de análisis de textos y minería de datos aplicando métodos y algoritmos de análisis de texto estructurado y no estructurado, estableciendo un conjunto de criterios y seleccionando la mejor alternativa en base a los mismos. En este contexto, se describen las herramientas desarrolladas que permiten abordar la problemática de la escasez de material de entrenamiento para el análisis de textos y herramientas que 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 por computadora, a la vez que permiten ahorrar tiempo, y disminuir errores manuales cuando se trabaja con textos. Este trabajo se encuentra enmarcado dentro de un proyecto de investigación homologado por la Secretaría de Ciencia y Tecnología (SCyT) de la UTN que tiene por objetivo el 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. |
| publishDate |
2023 |
| dc.date.none.fl_str_mv |
2023-04 |
| dc.type.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/conferenceObject info:eu-repo/semantics/publishedVersion Objeto de conferencia http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 info:ar-repo/semantics/documentoDeConferencia |
| format |
conferenceObject |
| status_str |
publishedVersion |
| dc.identifier.none.fl_str_mv |
http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/163313 |
| url |
http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/163313 |
| dc.language.none.fl_str_mv |
spa |
| language |
spa |
| dc.relation.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/978-987-3724-66-4 info:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/978-987-3724-67-1 info:eu-repo/semantics/reference/url/https://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/162004 info:eu-repo/semantics/reference/url/https://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/161620 |
| dc.rights.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) |
| eu_rights_str_mv |
openAccess |
| rights_invalid_str_mv |
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) |
| dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf |
| dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:SEDICI (UNLP) instname:Universidad Nacional de La Plata instacron:UNLP |
| reponame_str |
SEDICI (UNLP) |
| collection |
SEDICI (UNLP) |
| instname_str |
Universidad Nacional de La Plata |
| instacron_str |
UNLP |
| institution |
UNLP |
| repository.name.fl_str_mv |
SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Plata |
| repository.mail.fl_str_mv |
alira@sedici.unlp.edu.ar |
| _version_ |
1846783687887159296 |
| score |
12.982451 |