FRCU - GIBD : Grupo de Investigación en Bases de Datos

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Author: search.filters.author.Cristaldo, Patricia RaquelSubject: search.filters.subject.Bases de datos

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    10mo. Congreso Nacional de Ingeniería Informática y Sistemas de Información CoNaIISI
    (Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concepción del Uruguay., 2022-11-03) Callejas, Adrián Oscar; Cristaldo, Patricia Raquel
    El 10mo Congreso Nacional de Ingeniería Informática y Sistemas de Información (CoNaIISI), organizado por la Facultad Regional Concepción del Uruguay de la Universidad Tecnológica Nacional (UTN-FRCU). Esta edición tuvo su sede en la ciudad de Concepción del Uruguay, Entre Ríos, durante los días 3 y 4 de noviembre de 2022 y fue realizada en formato híbrido. El CoNaIISI es la instancia anual nacional, organizada por la Red de Carreras de Ingeniería en Informática / Sistemas de Información del CONFEDI (RIISIC), donde profesionales de esta especialidad se reúnen para compartir sus avances y generar vínculos que fructifiquen en nuevos desarrollos. También los estudiantes en formación toman contacto directo, quizás por primera vez, con el mundo de la investigación científica, pudiendo también compartir sus trabajos y recibir feedback, de parte de sus pares y de referentes de la disciplina. Esta edición presentó un desafío adicional por su modalidad híbrida, luego de las dos ediciones que se realizaron de manera virtual debido a la pandemia de COVID-19. En este contexto, la Comisión Organizadora de la UTN FRCU realizó un esfuerzo por volver a poner en valor la misión comunicacional de los congresos, que busca propiciar un ámbito de intercambio entre los asistentes sobre aspectos relevantes o novedosos relacionados con la actividad científica, la investigación, la docencia y la práctica dentro de un área del conocimiento y de una actividad profesional.
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    Diseño de aplicación para visualización de tópicos de noticias sobre COVID-19 en lenguaje español
    (Universidad Tecnológica Nacional, 2020-11-05) La Pietra, Lucas Ezequiel; Schab, Esteban Alejandro; Cristaldo, Patricia Raquel; De Battista, Anabella Cecilia
    La evolución de la pandemia de COVID-19 ha tenido gran repercusión en medios periodísticos, en particular en diarios digitales. Las noticias publicadas por los mismos cubren diferentes aspectos relacionados con la evolución de casos y sus diferentes impactos. En este trabajo se presenta la aplicación de técnicas de procesamiento de lenguaje natural para la detección automática de los tópicos principales abordados por medios digitales, y la generación de una aplicación web que permite visualizar los resultados obtenidos en el proceso de topic modeling.
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    Descubrimiento de conocimiento en bases de datos
    (Universidad Nacional de San Juan, 2019-04-26) Ramos, Lautaro Martín Miguel; Rivera, Ramiro Adolfo; Richard, Cristhian Pablo; Cristaldo, Patricia Raquel; Nuñez, Juan Pablo; Rottoli, Giovanni Daián; Ríos, Juan Manuel; Retamar, María Soledad; Casanova Pietroboni, Carlos Antonio; De Battista, Anabella Cecilia; Cagnina, Leticia; Herrera, Norma Edith; Schab, Esteban Alejandro
    En la actualidad se generan diariamente grandes cantidades de datos de diversos tipos (e.g. textos, imágenes, audios y videos) generando nuevas fuentes de información que pueden ser aprovechadas para agregar valor al trabajo de las organizaciones. Particularmente el análisis automático de textos (análisis de sentimientos, minería de opinión) ha ganado terreno como alternativa o complemento a las fuentes de datos tradicionales de información de las organizaciones, cobrando relevancia las técnicas de Minería de Textos. La mayoría de los algoritmos, herramientas y recursos disponibles para Minería de Textos han sido probados y/o desarrollados para el idioma inglés, y por tanto presentan dificultades al ser empleados sobre textos escritos en otros idiomas como el español. Es por esta razón que es necesario trabajar en la elaboración de recursos específicos y en la adaptación de algoritmos y herramientas que contemplen las particularidades del idioma español con el fin de poder conseguir resultados de mayor calidad. En este artículo se presentan los tópicos de interés del proyecto Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos, en el que se investigan técnicas de minería de textos aplicables al procesamiento de textos en lenguaje español. En particular, se realizará el estudio, análisis y comparación de algoritmos de minería de textos utilizando corpus de textos en lenguaje español, para posteriormente proponer adaptaciones o mejoras a los mismos. Asimismo, se pretende evaluar el desempeño de técnicas de minería de datos sobre conjuntos de datos tradicionales complementados con información extraída a partir de textos relacionados.