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Uso de word embeddings para la detección automática de titulares clickbait en idioma español

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.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
dc.description.procedenceUCR::Vicerrectoría de Investigación::Sistema de Estudios de Posgrado::Ingeniería::Maestría Profesional en Computación e Informáticaes
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10669/85757
dc.language.isospa
dc.rightsacceso abierto
dc.sourceUniversidad de Costa Rica. San José, Costa Ricaes
dc.subjectClickbaites
dc.subjectAprendizaje de máquinaes
dc.subjectNLPes
dc.subjectINTELIGENCIA ARTIFICIALes
dc.titleUso de word embeddings para la detección automática de titulares clickbait en idioma españoles
dc.typetesis de maestría

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