Diseño de un Modelo de Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) para la Aplicación de una Conversación Textual Clasificada de Covid-19 del FCI 010-2021.P1
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| Veröffentlicht: |
2022
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| spelling | Diseño de un Modelo de Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) para la Aplicación de una Conversación Textual Clasificada de Covid-19 del FCI 010-2021.P1Oviedo Peñafiel, Jorge AlbertoFajardo Romero, Inés JanellysInteligencia ArtificialAprendizaje SupervisadoConversación TextualMachine LearningModelos de ClasificaciónProcesamiento de Lenguaje NaturalArtificial IntelligenceSupervised LearningTextual ConversationClassification ModelsNatural Language ProcessingPDFDurante la lucha contra la pandemia de Covid-19 se han realizado diferentes implementaciones tecnológicas para mitigar los golpes ocasionados por dicha enfermedad la cual va variando a lo largo del tiempo. El uso de los modelos Machine Learning para los modelos de clasificación NLP (Natural Language Proccessing) han logrado demostrar se eficientes para la realización de tareas que aporten una atención personalizada mediante conversaciones textuales. Por lo que se propone la creación de un modelo de Procesamiento de Lenguaje Natural conversacional textual mediante Machine Learning con la finalidad de evaluar la eficacia del análisis del tratamiento de datos en una conversación textual clasificada de personas contagiadas con Covid-19. Para lo cual se recopiló información mediante las redes sociales como Twitter y Facebook y encuestas a personas contagiadas de Covid-19 de la Zona 8 de la provincia del Guayas, con estos datos se llevó a cabo el entrenamiento del sistema de clasificación textual que utiliza métodos de Soporte de Máquina Vectorial y Random Forest. Dando estos como resultado del estudio se obtuvo un 96% de precisión en ambos modelos demostrando que ambos son modelos factibles para la creación e implementación de clasificadores de texto, además la creación de un sitio web el cual es capaz de clasificar de manera correcta los síntomas y recomendaciones comentadas por los pacientes. Se debe tener en cuenta que para mejor rendimiento del modelo fue la reducción de las categorías mayores de 200 ocurrencia, dando como resultado una precisión mucho más elevada en la cual no hay diferencia entre ambos modelos.During the fight against the Covid-19 pandemic, different technological implementations have been made to mitigate the blows caused by this disease, which varies over time. The use of Machine Learning models for NLP (Natural Language Proccessing) classification models have proven to be efficient for the performance of tasks that provide personalized attention through textual conversations. Therefore, we propose the creation of a conversational textual Natural Language Processing model through Machine Learning in order to evaluate the effectiveness of the analysis of data processing in a classified textual conversation of people infected with Covid-19. For which information was collected through social networks such as Twitter and Facebook and surveys of people infected with Covid-19 in Zone 8 of the province of Guayas, with these data was carried out the training of the textual classification system that uses methods of Support Vector Machine and Random Forest. As a result of the study, 96% of accuracy was obtained in both models, demonstrating that both are feasible models for the creation and implementation of text classifiers, as well as the creation of a website which is capable of correctly classifying the symptoms and recommendations commented by the patients. It should be noted that for better performance of the model was the reduction of the categories greater than 200 occurrences, resulting in a much higher accuracy in which there is no difference between the two models.Universidad de Guayaquil. Facultad de Ciencias Matemáticas y Físicas. Carrera de Ingeniería en Sistemas Computacionales.Varela Tapia, Eleanor Alexandra2022-12-02T15:20:24Z2022-12-02T15:20:24Z2022-10-06info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisapplication/pdfhttp://repositorio.ug.edu.ec/handle/redug/65133spainfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositorio Universidad de Guayaquilinstname:Universidad de Guayaquilinstacron:UG2022-12-03T08:54:33Zoai:repositorio.ug.edu.ec:redug/65133Institucionalhttp://repositorio.ug.edu.ec/Universidad públicahttps://www.ug.edu.ec/..Ecuador...opendoar:02026-03-07T07:07:02.307757Repositorio Universidad de Guayaquil - Universidad de Guayaquiltrue |
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