Modelos de atención aplicados a clasificación de textos narrativos

Con este proyecto se busca solucionar problemas de negocio asociados al análisis de textos en el contexto de la industria audiovisual. Para ello se utilizaron técnicas del estado del arte en NLP (Natural Language Processing) como las arquitecturas transformers, con el fin de clasificar textos según...

Full description

Autores:
Moreno Rodriguez, Angela Sofia
Yate Vega, Karol Valentina
Mendez Hernandez, Gustavo Andres
Kevin Stid, Pelaez Nimisica
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2021
Institución:
Pontificia Universidad Javeriana
Repositorio:
Repositorio Universidad Javeriana
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.javeriana.edu.co:10554/54930
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/10554/54930
Palabra clave:
Inteligencia artificial
Modelos de atención
Modelos pre entrenados
Arquitectura de transformadores
Clasificación de textos por género
Clasificación de textos por arcos de Vonnegut
Clasificación de textos por sentimiento
Clasificación de textos por categorías BISAC
Redes neuronales
Aprendizaje profundo
Toknizadores
Bert
Albert
Electra
Alectra
Textos narrativos
Portugués
Procesamiento del lenguaje natural
Aprendizaje de máquina
Artificial intelligence
Attention models
Pre trained models
Transformer architecture
Classification of texts by genre
Classification of texts by Vonnegut arcs
Classification of texts by sentiment
Classification of texts by BISAC categories
Neural networks
Deep learning
Tokenizers
Bert
Albert
Electra
Alectra
Narrative texts
Portuguese
Natural language processing
Machine learning
Ingeniería de sistemas - Tesis y disertaciones académicas
Inteligencia artificial
Análisis de datos
Aprendizaje de máquinas
Redes neuronales (Computadores)
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