UPU-GeoDataMap

Henry N. Roa; DIEGO FERNANDO QUISI PERALTA; JORDAN FERNANDO MURILLO VALAREZO

UPU-GeoDataMap

Henry N. Roa, DIEGO FERNANDO QUISI PERALTA, JORDAN FERNANDO MURILLO VALAREZO

Facultad de Ingeniería

Producción científica: Registro de Propiedad Intelectual › Derechos de Autor

Resumen

El módulo UPU-GeoDataMap identifica y localiza información geográfica en datos textuales provenientes de archivos *.csv. Utilizando técnicas de Reconocimiento de Entidades Nombradas (NER), extrae automáticamente ubicaciones relevantes a partir de textos, permitiendo excluir palabras clave irrelevantes y seleccionar columnas específicas para el análisis. Este módulo es ideal para procesar grandes volúmenes de datos y sus resultados pueden emplearse en visualizaciones cartográficas o análisis geoespaciales avanzados. Su implementación mediante Docker asegura una instalación sencilla y portabilidad en diversos entornos.

Idioma original	Español (Ecuador)
CIP	SENADI-2024-93839
Estado	Publicada - 13 dic. 2024

Financiación

Financiadores	Número del financiador
Pontificia Universidad Católica del Ecuador

Citar esto

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type = "Patent",

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TY - PAT

T1 - UPU-GeoDataMap

AU - Roa, Henry N.

AU - QUISI PERALTA, DIEGO FERNANDO

AU - MURILLO VALAREZO, JORDAN FERNANDO

PY - 2024/12/13

Y1 - 2024/12/13

N2 - El módulo UPU-GeoDataMap identifica y localiza información geográfica en datos textuales provenientes de archivos *.csv. Utilizando técnicas de Reconocimiento de Entidades Nombradas (NER), extrae automáticamente ubicaciones relevantes a partir de textos, permitiendo excluir palabras clave irrelevantes y seleccionar columnas específicas para el análisis. Este módulo es ideal para procesar grandes volúmenes de datos y sus resultados pueden emplearse en visualizaciones cartográficas o análisis geoespaciales avanzados. Su implementación mediante Docker asegura una instalación sencilla y portabilidad en diversos entornos.

AB - El módulo UPU-GeoDataMap identifica y localiza información geográfica en datos textuales provenientes de archivos *.csv. Utilizando técnicas de Reconocimiento de Entidades Nombradas (NER), extrae automáticamente ubicaciones relevantes a partir de textos, permitiendo excluir palabras clave irrelevantes y seleccionar columnas específicas para el análisis. Este módulo es ideal para procesar grandes volúmenes de datos y sus resultados pueden emplearse en visualizaciones cartográficas o análisis geoespaciales avanzados. Su implementación mediante Docker asegura una instalación sencilla y portabilidad en diversos entornos.

M3 - Derechos de Autor

ER -