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http://repositoriodspace.unipamplona.edu.co/jspui/handle/20.500.12744/5593
Título : | Diseño De Una Metodología De Análisis De Texto -Una Implementación Desde La Complejidad Y Teoría De Redes Complejas-. |
Autor : | Mejía Meza, Edilberto. |
Palabras clave : | Redes Complejas. Complejidad. Minería de texto. Auto-Organización. Redes de Co-ocurrencia. Emergencia. Preprocesamiento. |
Fecha de publicación : | 2020 |
Editorial : | Universidad de Pamplona – Facultad de Ingenierías y Arquitectura. |
Citación : | Mejía Meza, E. (2019). Diseño De Una Metodología De Análisis De Texto -Una Implementación Desde La Complejidad Y Teoría De Redes Complejas- [Trabajo de grado pregrado, Universidad de Pamplona]. Repositorio Hulago Universidad de Pamplona. http://repositoriodspace.unipamplona.edu.co/jspui/handle/20.500.12744/5593 |
Resumen : | The present work consists in developing a methodology for textual analysis applying notions of text mining, complex networks and complexity. The technique proposed in the work aims to provide a tool that allows statistical analysis through Big Data in a text database, which will later be potentially through an R-coded prototype in order to use the advantages that this language provides regarding statistics. The tool used for text mining of selected documents in which cleaning and correction is necessary, due to spelling errors. The updated data will be processed statistically, its complexity will be calculated and displayed through complex networks. Automated analysis will use machine learning techniques, artificial intelligence and data science techniques. With this, the agile treatment of difficult-to-read texts and treatment will be achieved through the hybridization of techniques in a free software environment |
Descripción : | El presente trabajo consiste en desarrollar una metodología para el análisis textual aplicando nociones de minería de texto, redes complejas y complejidad. La técnica propuesta en el trabajo tiene como objetivo brindar una herramienta que permita el análisis estadístico por medio de Big Data en una base de datos de texto, que más adelante será evaluada a través de un prototipo codificado en R con el fin de utilizar las ventajas que este lenguaje provee respecto a la estadística. La herramienta realizará la minería de texto de documentos seleccionados en los que es necesaria su limpieza y corrección, debido a errores de tipo ortográfico. Los datos obtenidos, serán procesados de manera estadística, será calculada su complejidad y se visualizarán a través de redes complejas. El análisis automatizado utilizará técnicas de aprendizaje automático (Machine Learning), inteligencia artificial y técnicas de ciencia de datos. Con ello se logrará el tratamiento ágil de textos de difícil lectura y tratamiento a través de la hibridación de técnicas en un ambiente de software libre. |
URI : | http://repositoriodspace.unipamplona.edu.co/jspui/handle/20.500.12744/5593 |
Aparece en las colecciones: | Ingeniería de Sistemas |
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