UPU- TextMiner-K

Henry Nelson Roa Marín

UPU- TextMiner-K

Título traducido de la contribución: UPU- TextMiner-K

Producción científica: Producción Artística › Software

Resumen

El módulo TextMiner-K facilita el preprocesamiento de texto y el análisis de temas mediante herramientas avanzadas de limpieza y normalización de datos, eliminando elementos irrelevantes y personalizando parámetros según el idioma y necesidades específicas. Además, implementa un método para calcular el "Best-K", identificando el número óptimo de temas en algoritmos de modelado como LDA, y permite la generación de modelos temáticos ajustados. Su diseño basado en registros ETL y su implementación con Docker aseguran una integración fluida con otros sistemas y una alta replicabilidad.

Título traducido de la contribución	UPU- TextMiner-K
Idioma original	Inglés estadounidense
Estado	Publicada - 2025

MONITOREO Y ANÁLISIS DE EVENTOS DE INTERÉS CIUDADANO MEDIANTE EL USO DE TÉCNICAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL. CASOS APLICADOS EN EL CONTEXTO DE LA SEGURIDAD PÚBLICA E INVESTIGACIÓN DEL ECUADOR
Roa, H. N. (Director), CHICAIZA ESPINOSA, J. (Investigador Externo), PULLA SÁNCHEZ, D. J. (Investigador Externo) & REATEGUI ROJAS, R. M. (Investigador Externo)
2/05/23 → 2/05/25
Proyecto: Investigación

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TY - ADVS

T1 - UPU- TextMiner-K

A2 - Roa Marín, Henry Nelson

PY - 2025

Y1 - 2025

N2 - El módulo TextMiner-K facilita el preprocesamiento de texto y el análisis de temas mediante herramientas avanzadas de limpieza y normalización de datos, eliminando elementos irrelevantes y personalizando parámetros según el idioma y necesidades específicas. Además, implementa un método para calcular el "Best-K", identificando el número óptimo de temas en algoritmos de modelado como LDA, y permite la generación de modelos temáticos ajustados. Su diseño basado en registros ETL y su implementación con Docker aseguran una integración fluida con otros sistemas y una alta replicabilidad.

AB - El módulo TextMiner-K facilita el preprocesamiento de texto y el análisis de temas mediante herramientas avanzadas de limpieza y normalización de datos, eliminando elementos irrelevantes y personalizando parámetros según el idioma y necesidades específicas. Además, implementa un método para calcular el "Best-K", identificando el número óptimo de temas en algoritmos de modelado como LDA, y permite la generación de modelos temáticos ajustados. Su diseño basado en registros ETL y su implementación con Docker aseguran una integración fluida con otros sistemas y una alta replicabilidad.

M3 - Software

ER -

UPU- TextMiner-K

Resumen

Proyectos

MONITOREO Y ANÁLISIS DE EVENTOS DE INTERÉS CIUDADANO MEDIANTE EL USO DE TÉCNICAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL. CASOS APLICADOS EN EL CONTEXTO DE LA SEGURIDAD PÚBLICA E INVESTIGACIÓN DEL ECUADOR

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