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 |