Uso de word embeddings para la detección automática de titulares clickbait en idioma español
dc.contributor.advisor | Casasola Murillo, Edgar | |
dc.creator | Cabrera Vega, Mario | |
dc.date.accessioned | 2022-02-14T21:25:26Z | |
dc.date.available | 2022-02-14T21:25:26Z | |
dc.date.issued | 2021 | |
dc.description.abstract | Objetivo 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.description.procedence | UCR::Vicerrectoría de Investigación::Sistema de Estudios de Posgrado::Ingeniería::Maestría Profesional en Computación e Informática | es_ES |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/10669/85757 | |
dc.language.iso | spa | es_ES |
dc.rights | acceso abierto | |
dc.source | Universidad de Costa Rica. San José, Costa Rica | es_ES |
dc.subject | Clickbait | es_ES |
dc.subject | Aprendizaje de máquina | es_ES |
dc.subject | NLP | es_ES |
dc.subject | INTELIGENCIA ARTIFICIAL | es_ES |
dc.title | Uso de word embeddings para la detección automática de titulares clickbait en idioma español | es_ES |
dc.type | tesis de maestría |
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