789 resultados para Multimedia Data Mining
Resumo:
El campo de procesamiento de lenguaje natural (PLN), ha tenido un gran crecimiento en los últimos años; sus áreas de investigación incluyen: recuperación y extracción de información, minería de datos, traducción automática, sistemas de búsquedas de respuestas, generación de resúmenes automáticos, análisis de sentimientos, entre otras. En este artículo se presentan conceptos y algunas herramientas con el fin de contribuir al entendimiento del procesamiento de texto con técnicas de PLN, con el propósito de extraer información relevante que pueda ser usada en un gran rango de aplicaciones. Se pueden desarrollar clasificadores automáticos que permitan categorizar documentos y recomendar etiquetas; estos clasificadores deben ser independientes de la plataforma, fácilmente personalizables para poder ser integrados en diferentes proyectos y que sean capaces de aprender a partir de ejemplos. En el presente artículo se introducen estos algoritmos de clasificación, se analizan algunas herramientas de código abierto disponibles actualmente para llevar a cabo estas tareas y se comparan diversas implementaciones utilizando la métrica F en la evaluación de los clasificadores.
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Este artículo presenta la aplicación y resultados obtenidos de la investigación en técnicas de procesamiento de lenguaje natural y tecnología semántica en Brand Rain y Anpro21. Se exponen todos los proyectos relacionados con las temáticas antes mencionadas y se presenta la aplicación y ventajas de la transferencia de la investigación y nuevas tecnologías desarrolladas a la herramienta de monitorización y cálculo de reputación Brand Rain.
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Comunicación presentada en CoSECiVi 2014, I Congreso de la Sociedad Española para las Ciencias del Videojuego, Barcelona, 24 de junio de 2014.
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La incorporación del EEES provocó una infinidad de desafíos y retos a las Universidades que a día de hoy aún están siendo solucionados. Además, ha conllevado nuevas oportunidades para la formación de estudiantes pero también para las Universidades. Entre ellas, la formación interuniversitaria entre estados miembro de la UE. El EEES permite unificar a través del sistema ECTS la carga de trabajo de los estudiantes facilitando la propuesta de planes de estudios interuniversitarios. Sin embargo, surgen desafíos a la hora de llevarlos a la práctica. Independientemente de los retos en la propuesta de los planes de estudio, es necesario implementar procesos de enseñanza-aprendizaje que salven la distancia en el espacio físico entre el alumnado y el profesorado. En este artículo se presenta la experiencia docente de la asignatura e-home del Máster Machine Learning and Data Mining de la Universidad de Alicante y la Universidad Jean Monnet (Francia). En este caso, se combina la formación en aula presencial con formación en aula virtual a través de videoconferencia. La evaluación del método de enseñanza-aprendizaje propuesto utiliza la propia experiencia docente y encuestas realizadas a los alumnos para poner de manifiesto la ruptura de barreras espaciales y un éxito a nivel docente.
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Introducción al análisis con Clustering
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Análisis multivariante con MDS
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Análisis multivariante de Componentes Principales (PCA)
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Análisis multivariante con técnicas de Permutaciones y MANOVA (Permanova)
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Tema 6. Text Mining con Topic Modeling.
