Facultad Regional Córdoba

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Has files: YesSubject: search.filters.subject.Machine learning

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    Herramientas para el desrrollo de sistemas de análisis de textos no estructurados
    (SEDICI, 2019) Cárdenas, Marina; Castillo , Julio; Navarro , Néstor; Velazco, Melisa
    En este artículo se describen las actividades desarrolladas y los subsistemas que conforman el proyecto de investigación que se denomina Desarrollo de Sistemas de Análisis de Texto, un proyecto de investigación homologado por la Secretaría de Ciencia y Técnica (SCyT) de la UTN. En este proyecto se trabaja en el desarrollo de herramientas que permitan realizar el análisis de información textual de una manera más eficiente, e involucra la creación de material de entrenamiento de los sistemas de análisis de textos y el desarrollo de herramientas software que sirvan para el análisis y procesamientos de grandes volúmenes de textos.
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    Software para asistencia en la creación de corpus para sistemas de análisis de texto no estructurado
    (WICC, 2015) Castillo , Julio; Cárdenas , Marina; Curti , Adrián; Casco , Osvaldo
    En este proyecto se busca utilizar técnicas de (machine aprendizaje learning), automático especialmente utilizando Redes Neuronales Artificiales (RNA) para analizar texto en lenguaje natural (por ejemplo un artículo de diario) y en base a ello determinar la existencia de texto (oraciones o párrafos) que tengan el "mismo sentido" es decir que presenten la misma semántica, o bien oraciones/párrafos que estén semánticamente relacionadas entre sí. Estos problemas son comúnmente conocidos como identificación de paráfrasis e implicación de textos, respectivamente. El fenómeno de paráfrasis puede pensarse como un caso particular de la implicación, que ocurre cuando la misma es bidireccional. En el presente trabajo se describen dos de las aplicaciones desarrolladas para dar soporte al proyecto en las actividades de elaboración de material de entrenamiento para sistemas de minería de datos sobre texto no estructurado.
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    Detección de cúmulos estelares en galaxias cercanas utilizando técnicas de machine learning y algoritmos de aplicación en redes sociales
    (., 2023) Casatti, Martín Gustavo; Marciszack, Marcelo Martín; Feinstein Baigorri, Carlos
    El presente trabajo expone la hipótesis de trabajo y las actividades en desarrollo de una tesis de doctorado que busca demostrar la viabilidad de la utilización de técnicas de reconocimiento de comunidades en redes sociales pero aplicadas a la detección de clusters estelares en galaxias cercanas. El trabajo expone las condiciones actuales, que dan surgimiento a la necesidad del uso de técnicas de detección automatizada, describe los ámbitos bajo estudio y plantea la hipótesis de trabajo así como las tareas a desarrollar para la consecusión del objetivo general de la tesis.