Extensión del enfoque basado en perfiles con nuevos métodos de aprendizaje de representaciones

Autores
Funez, Darío Gustavo; Errecalde, Marcelo Luis; Cagnina, Leticia
Año de publicación
2024
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. En un trabajo previo, quedó demostrada la viabilidad de extender los EBPs empleando aprendizaje de representaciones dada la gran flexibilidad de los mecanismos de coincidencia (matching) que proveen los embeddings. Este trabajo comprende un estudio complementario empleando las mismas colecciones Enron y CIAPPA utilizadas anteriormente, pero utilizando distintos métodos de obtención de embeddings. Existen 3 enfoques principales para el aprendizaje de embeddings estáticos que son: Aprendizaje de embeddings con datos externos, Aprendizaje de embeddings con los datos de entrenamiento y Aprendizaje de embeddings con el modelo de clasificación. En este trabajo se probará cuál/es son los mejores enfoques para resolver las dos tareas evaluadas previamente: identificación de autoría (colección Enron) y perfilado de autor (colección CIAPPA).
Red de Universidades con Carreras en Informática
Materia
Ciencias Informáticas
Enfoques 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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