UPU TextMiner-K

Henry N. Roa; Diego F. Quisi-Peralta; JORDAN FERNANDO MURILLO VALAREZO

UPU TextMiner-K

Título traducido de la contribución: UPU- TextMiner-K

Henry N. Roa
, Diego F. Quisi-Peralta
, JORDAN FERNANDO MURILLO VALAREZO

Facultad de Ingeniería

Producción científica: Registro de Propiedad Intelectual › Derechos de Autor

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
Número de patente	SENADI-2024-93840
Estado	Publicada - 27 jun 2025

Financiación

Financiadores
Pontificia Universidad Católica del Ecuador

Citar esto

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language = "English (US)",

publisher = "Servicio Nacional de Derechos Intelectuales, SENADI",

type = "Patent",

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TY - PAT

T1 - UPU TextMiner-K

AU - Roa, Henry N.

AU - Quisi-Peralta, Diego F.

AU - MURILLO VALAREZO, JORDAN FERNANDO

PY - 2025/6/27

Y1 - 2025/6/27

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 - Copyright

M1 - SENADI-2024-93840

PB - Servicio Nacional de Derechos Intelectuales, SENADI

ER -