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dc.contributor.advisorCasasola Murillo, Edgar
dc.creatorCabrera Vega, Mario
dc.date.accessioned2022-02-14T21:25:26Z
dc.date.available2022-02-14T21:25:26Z
dc.date.issued2021
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10669/85757
dc.description.abstractObjetivo General: Evaluar a través de un modelo de aprendizaje máquina supervisado, el uso de word embeddings para la detección automática de titulares clickbait en idioma español. Objetivos Específicos: - Construir un corpus etiquetado de titulares clickbait y no-clickbait en idioma español. - Implementar un modelo basado en aprendizaje máquina supervisado, capaz de detectar automáticamente titulares clickbait a partir de los word embeddings que los conforman. - Medir el desempeño del modelo obtenido, utilizando métricas de pre- cisión, para determinar la utilidad de los word embeddings al detectar clickbait.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.sourceUniversidad de Costa Rica. San José, Costa Ricaes_ES
dc.subjectClickbaites_ES
dc.subjectAprendizaje de máquinaes_ES
dc.subjectNLPes_ES
dc.subjectINTELIGENCIA ARTIFICIALes_ES
dc.titleUso de word embeddings para la detección automática de titulares clickbait en idioma españoles_ES
dc.typetesis de maestría
dc.description.procedenceUCR::Vicerrectoría de Investigación::Sistema de Estudios de Posgrado::Ingeniería::Maestría Profesional en Computación e Informáticaes_ES


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