Comparación de modelos de identificación automática de odio en comentarios de microtextos en español
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| Autor: | |
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| Formato: | tesis de maestría |
| Fecha de Publicación: | 2021 |
| Descripción: | Esta investigación se enfoca en la detección de odio en comentarios en español extraídos de Twitter. Se analiza la efectividad de los modelos de SVM (Support Vector Machine) y CNN (Convolutional Neural Network) en la identificación automática del odio en los textos. Se analizan los resultados obtenidos utilizando características de frecuencia de términos y word embeddings para SVM, así mismo el efecto de aplicar sobremuestro. Mientras, para las redes CNN se utilizaron los word embeddings. La investigación provee un corpus de textos anotados, para el cual se utilizó la guía de anotación de identificación de odio en el texto. Este trabajo busca colaborar con la investigación en español sobre la detección del odio, proporcionando el corpus anotado y el análisis de efectividad de los modelos SVM y CNN para la identificación automática del odio. |
| País: | Kérwá |
| Institución: | Universidad de Costa Rica |
| Repositorio: | Kérwá |
| Lenguaje: | Español |
| OAI Identifier: | oai:kerwa.ucr.ac.cr:10669/84459 |
| Acceso en línea: | https://hdl.handle.net/10669/84459 |
| Palabra clave: | clasificador de texto detección de odio Support Vector Machine Convolutional Neural Network |