Clasificación, extracción y generación de recursos lingüísticos en el dominio bancario en redes sociales digitales

De acuerdo con el informe trimestral "Digital 2021 october global statshot report", el volumen de usuarios activos en internet en Colombia es del 68% de la población y el 76.4% son usuarios activos en redes sociales, bajo este contexto, las redes sociales han pasado de medio de información a medio de comunicación masivo, sin embargo, el crecimiento exponencial de la presencia tanto de usuarios como de las marcas en redes sociales, ha llevado a la necesidad del uso de la tecnología y los avances en la ciencia computacional, para extraer, recopilar y clasificar altos volúmenes de información relativa a la comunicación entre usuarios y marcas en el contexto digital.La revisión literaria ha mostrado importantes avances en investigaciones relacionadas con el análisis de datos semiestructurados y no estructurados, particularmente provenientes de redes sociales digitales, sin embargo, en Colombia no se encontraron investigaciones relacionadas, por lo tanto, se propone la implementación de esta prueba de concepto, que permitió clasificar los temas de conversación más frecuentes en el dominio bancario en la red social Twitter.La investigación se desarrolló bajo el marco ontológico, ya que a través de este podemos determinar las relaciones semánticas entre los conceptos del dominio financiero. El método de investigación utilizado es CRISP-DM.

• Tipo de recurso: masterThesis
• Fecha de publicación: 2021
• Institución: Pontificia Universidad Javeriana
• Repositorio: Repositorio Universidad Javeriana
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.javeriana.edu.co:10554/59107
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/10554/59107; https://doi.org/10.11144/Javeriana.10554.59107
• Palabra clave: Redes sociales digitales; Procesamiento del lenguaje natural; Clasificación de temas; Aprendizaje de máquina; Ontología; Digital social networks; Natural language processing; Topic Classification; Machine learning; Ontology; Maestría en analítica para la inteligencia de negocios - Tesis y disertaciones académicas; Aprendizaje de máquinas; Lenguaje natural (Informática); Ontología; Redes sociales en línea
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