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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorOrellana Cordero, Marcos Patricio-
dc.contributor.authorFárez Crespo, Ruth Catalina-
dc.date.accessioned2020-05-19T03:46:14Z-
dc.date.available2020-05-19T03:46:14Z-
dc.date.issued2020-
dc.identifier.urihttp://dspace.uazuay.edu.ec/handle/datos/9793-
dc.description.abstractEl reconocimiento de entidades nombradas (NER) es un área importante en el campo de la extracción de información de textos. En los últimos años han surgido varias herramientas NER, las mismas que emplean diferentes metodologías, identifican diferentes entidades y trabajan en varios idiomas. Estas circunstancias hacen difícil al usuario determinar la herramienta adecuada. Ante esta necesidad, se propuso evaluar herramientas NER y un algoritmo adaptado a la extracción de entidades (Algoritmo de Levenshtein). Esta evaluación se enfocó en la identificación de etiquetas de localizaciones en textos en idioma español. A partir de los resultados obtenidos, se obtuvo el método adecuado y las librerías o algoritmos vinculados.es
dc.language.isospaes
dc.publisherUniversidad del Azuayes
dc.rightsopenAccesses
dc.subjectRECONOCIMIENTO DE ENTIDADES NOMBRADASes
dc.subjectEXTRACCIÓN DE INFORMACIÓNes
dc.subjectTWITTERes
dc.subjectLEVENSHTEINes
dc.subjectHERRAMIENTAS NERes
dc.titleHerramientas NER frente a algoritmos adaptados a la extracción de entidades para identificar etiquetas de localización en textos cortos en españoles
dc.typebachelorThesises
dc.description.degreeIngeniero en Sistemas y Telemáticaes
dc.pagination.pages56 p.es
Aparece en las colecciones: Facultad de Ciencias de la Administración

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