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Please use this identifier to cite or link to this item: http://dspace.ucuenca.edu.ec/handle/123456789/38424
Title: Comparando técnicas de minería de datos en un centro de emergencias
Authors: Cedillo Orellana, Irene Priscila
Orellana Cordero, Marcos Patricio
Patiño León, Andrés
Llivisaca Largo, Brandon Iván
Gutierrez García, Bayron Stalyn
Keywords: Doc2Vec
PLN
Word2Vec
Minería de datos
metadata.dc.ucuenca.areaconocimientofrascatiamplio: 2. Ingeniería y Tecnología
metadata.dc.ucuenca.areaconocimientofrascatidetallado: 2.11.2 Otras Ingenierias y Tecnologías
metadata.dc.ucuenca.areaconocimientofrascatiespecifico: 2.11 Otras Ingenierias y Tecnologías
metadata.dc.ucuenca.areaconocimientounescoamplio: 07 - Ingeniería, Industria y Construcción
metadata.dc.ucuenca.areaconocimientounescodetallado: 0714 - Electrónica y Automatización
metadata.dc.ucuenca.areaconocimientounescoespecifico: 071 - Ingeniería y Profesiones Afines
Issue Date: 2021
metadata.dc.ucuenca.volumen: Volumen 33, número 2
metadata.dc.source: Revista Tecnológica ESPOL
metadata.dc.identifier.doi: 10.37815/rte.v33n2.844
metadata.dc.type: ARTÍCULO
Description: 
El procesamiento del lenguaje natural es un campo dentro de la inteligencia artificial que estudia cómo modelar computacionalmente el lenguaje humano. La representación de palabras a través de vectores, conocida como Word embeddings, se populariza en los últimos años a través de técnicas como Doc2Vec o Word2Vec. El presente estudio evalúa el uso de Doc2Vec en un conjunto de conversaciones recopiladas por el centro de emergencia ECU911, perteneciente al cantón Cuenca de la provincia del Azuay durante el año 2020, con el fin de clasificar los incidentes para que el operador pueda tomar la mejor decisión, en cuanto a las acciones a realizar cuando se presente una emergencia. Además, se compara Doc2Vec con la técnica Word2Vec para verificar su nivel de desempeño tanto en precisión como en tiempo. A base de las pruebas realizadas se concluye que Doc2Vec tiene un desempeño sólido al utilizar modelos entrenados con gran corpus, superando a Word2Vec en este aspecto.
URI: http://dspace.ucuenca.edu.ec/handle/123456789/38424
http://www.rte.espol.edu.ec/index.php/tecnologica/article/view/844/540
metadata.dc.ucuenca.urifuente: http://www.rte.espol.edu.ec/index.php/tecnologica
ISSN: 0257-1749, e 1390-3659
Appears in Collections:Artículos

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