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Título :	Comparando técnicas de minería de datos en un centro de emergencias
Autor:	Cedillo Orellana, Irene Priscila Orellana Cordero, Marcos Patricio Patiño León, Andrés Llivisaca Largo, Brandon Iván Gutierrez García, Bayron Stalyn
Palabras clave :	Doc2Vec PLN Word2Vec Minería de datos
Área de conocimiento FRASCATI amplio:	2. Ingeniería y Tecnología
Área de conocimiento FRASCATI detallado:	2.11.2 Otras Ingenierias y Tecnologías
Área de conocimiento FRASCATI específico:	2.11 Otras Ingenierias y Tecnologías
Área de conocimiento UNESCO amplio:	07 - Ingeniería, Industria y Construcción
ÁArea de conocimiento UNESCO detallado:	0714 - Electrónica y Automatización
Área de conocimiento UNESCO específico:	071 - Ingeniería y Profesiones Afines
Fecha de publicación :	2021
Volumen:	Volumen 33, número 2
Fuente:	Revista Tecnológica ESPOL
metadata.dc.identifier.doi:	10.37815/rte.v33n2.844
Tipo:	ARTÍCULO
Resumen :	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
URI Fuente:	http://www.rte.espol.edu.ec/index.php/tecnologica
ISSN :	0257-1749, e 1390-3659
Aparece en las colecciones:	Artículos

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