Clasificación automática de texto en variables PEST a través de representaciones vectoriales.
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| Publicado: |
2021
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| spelling | Clasificación automática de texto en variables PEST a través de representaciones vectoriales.Bastidas Conforme, Kevin OswaldoDESARROLLO DE SOFTWARECLASIFICADOR DE TEXTOPYTHONGENSIMEste documento contiene archivo en PDFEl presente proyecto tiene como finalidad la creación de un clasificador de texto en variables Pest a través de representaciones vectoriales, el texto especifico a clasificar serán los tweets de la red social Twitter, en beneficios a las organizaciones en su toma de decisión al momento de recolectar información dentro del contextos Pest (Político, Económico, Social y Tecnológico) dado que en Twitter existe mucha información, pero la cual esta desordenada y con una gran diversidad de tópicos que en muchos caso no son necesario al momento de tomar decisiones, dicha información se guardara en una categoría general, en el caso que se necesite en el futuro. En la realización del clasificador se utilizó el lenguaje de programación Python, y las librerías Gensim, tensorflow, Flask, Flask-MySQL, pandas entre otras para el entrenamiento del clasificador y la interfaz web para una mejor usabilidad, la metodología que se adata a todos los objetivos dentro del proyecto fue CRISP-DM. En conclusión, se cumplieron con todos los objetivos del proyecto, dando así un clasificador con 70% de acierto al momento de clasificar los tweets de Twitter los cuales se pueden observar a través de la página web realizada.The purpose of this project is to create a text classifier in Pest variables through vector representations, the specific text to be classified will be the tweets of the social network Twitter, in benefit to organizations in their decision-making at the time of collecting information within the Pest context (Political, Economic, Social and Technological) since there is a lot of information on Twitter, but which is disordered and with a great diversity of topics that in many cases are not necessary when making decisions, said information is saved in a general category, in case it is needed in the future. In the realization of the classifier, the Python programming language was used, and the libraries Gensim, tensorflow, Flask, Flask-MySQL, pandas among others for the training of the classifier and the web interface for better usability, the methodology that is adapted to all the objectives within the project was CRISP-DM. In conclusion, all the objectives of the project were met, thus giving a classifier with 70% accuracy at the timeof classifying the Twitter tweets which can be seen through the web page created.Universidad de Guayaquil. Facultad de Ingeniería Industrial. Carrera de Licenciatura en Sistemas de Información.García Plúa, Juan Carlos2022-02-03T15:14:25Z2022-02-03T15:14:25Z2021-10-20info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisapplication/pdfhttp://repositorio.ug.edu.ec/handle/redug/58099spa;BINGI0579-LSIinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositorio Universidad de Guayaquilinstname:Universidad de Guayaquilinstacron:UG2022-02-04T11:55:15Zoai:repositorio.ug.edu.ec:redug/58099Institucionalhttp://repositorio.ug.edu.ec/Universidad públicahttps://www.ug.edu.ec/..Ecuador...opendoar:02026-04-25T06:36:18.690261Repositorio Universidad de Guayaquil - Universidad de Guayaquiltrue |
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