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...

Full description

Autores:
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
Rights
openAccess
License
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
id JAVERIANA_8e377cd9674044d715abc5817ed3c05a
oai_identifier_str oai:repository.javeriana.edu.co:10554/59107
network_acronym_str JAVERIANA
network_name_str Repositorio Universidad Javeriana
repository_id_str
dc.title.none.fl_str_mv Clasificación, extracción y generación de recursos lingüísticos en el dominio bancario en redes sociales digitales
Extraction and generation of linguistic resources in the banking domain in digital social networks
title Clasificación, extracción y generación de recursos lingüísticos en el dominio bancario en redes sociales digitales
spellingShingle Clasificación, extracción y generación de recursos lingüísticos en el dominio bancario en redes sociales digitales
Martínez Sánchez, César Alexander
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
title_short Clasificación, extracción y generación de recursos lingüísticos en el dominio bancario en redes sociales digitales
title_full Clasificación, extracción y generación de recursos lingüísticos en el dominio bancario en redes sociales digitales
title_fullStr Clasificación, extracción y generación de recursos lingüísticos en el dominio bancario en redes sociales digitales
title_full_unstemmed Clasificación, extracción y generación de recursos lingüísticos en el dominio bancario en redes sociales digitales
title_sort Clasificación, extracción y generación de recursos lingüísticos en el dominio bancario en redes sociales digitales
dc.creator.none.fl_str_mv Martínez Sánchez, César Alexander
Díaz Prieto, Edinson Javier
author Martínez Sánchez, César Alexander
author_facet Martínez Sánchez, César Alexander
Díaz Prieto, Edinson Javier
author_role author
author2 Díaz Prieto, Edinson Javier
author2_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Pajaro Hernandez, Juan Pablo
Mora Correa, Juan Pablo
dc.subject.none.fl_str_mv 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
topic 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
description 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.
publishDate 2021
dc.date.none.fl_str_mv 2021-12-03
2022-02-14T14:31:31Z
2022-02-14T14:31:31Z
dc.type.none.fl_str_mv http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestría
http://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
info:eu-repo/semantics/masterThesis
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv http://hdl.handle.net/10554/59107
https://doi.org/10.11144/Javeriana.10554.59107
instname:Pontificia Universidad Javeriana
reponame:Repositorio Institucional - Pontificia Universidad Javeriana
repourl:https://repository.javeriana.edu.co
url http://hdl.handle.net/10554/59107
https://doi.org/10.11144/Javeriana.10554.59107
identifier_str_mv instname:Pontificia Universidad Javeriana
reponame:Repositorio Institucional - Pontificia Universidad Javeriana
repourl:https://repository.javeriana.edu.co
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.rights.none.fl_str_mv Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv PDF
application/pdf
application/pdf
application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Pontificia Universidad Javeriana
Maestría en Analítica para la Inteligencia de Negocios
Facultad de Ingeniería
Facultad de Ciencias Económicas y Administrativas
publisher.none.fl_str_mv Pontificia Universidad Javeriana
Maestría en Analítica para la Inteligencia de Negocios
Facultad de Ingeniería
Facultad de Ciencias Económicas y Administrativas
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositorio Universidad Javeriana
instname:Pontificia Universidad Javeriana
instacron:Pontificia Universidad Javeriana
instname_str Pontificia Universidad Javeriana
instacron_str Pontificia Universidad Javeriana
institution Pontificia Universidad Javeriana
reponame_str Repositorio Universidad Javeriana
collection Repositorio Universidad Javeriana
_version_ 1803712900362141696
spelling Clasificación, extracción y generación de recursos lingüísticos en el dominio bancario en redes sociales digitalesExtraction and generation of linguistic resources in the banking domain in digital social networksMartínez Sánchez, César AlexanderDíaz Prieto, Edinson JavierRedes sociales digitalesProcesamiento del lenguaje naturalClasificación de temasAprendizaje de máquinaOntologíaDigital social networksNatural language processingTopic ClassificationMachine learningOntologyMaestría en analítica para la inteligencia de negocios - Tesis y disertaciones académicasAprendizaje de máquinasLenguaje natural (Informática)OntologíaRedes sociales en líneaDe 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.According to the quarterly report "Digital 2021 october global statshot report", the volume of active users on the internet in Colombia is 68% of the population and 76.4% are active users on social networks, in this context, social networks have gone from from being an information medium to a mass communication medium [2], however, the exponential growth of the presence of both users and brands in social networks has led to the need to use of technology and advances in computer science, to extract, collect and classify high volumes of information related to communication between users and brands in the digital context.The literary review has shown important advances in research related to the analysis of semi-structured and unstructured data, particularly from digital social networks, however, in Colombia there is no related research, therefore, the implementation of this proof of concept, which made it possible to classify the most frequent conversation topics in the banking domain on the social network Twitter.The research was developed under the ontological framework, since through this we can determine the semantic relationships between the concepts of the financial domain.Magíster en Analítica para la Inteligencia de NegociosMaestríaPontificia Universidad JaverianaMaestría en Analítica para la Inteligencia de NegociosFacultad de IngenieríaFacultad de Ciencias Económicas y AdministrativasPajaro Hernandez, Juan PabloMora Correa, Juan Pablo2022-02-14T14:31:31Z2022-02-14T14:31:31Z2021-12-03http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aaTesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestríahttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdccinfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionPDFapplication/pdfapplication/pdfapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10554/59107https://doi.org/10.11144/Javeriana.10554.59107instname:Pontificia Universidad Javerianareponame:Repositorio Institucional - Pontificia Universidad Javerianarepourl:https://repository.javeriana.edu.cospaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessDe acuerdo con la naturaleza del uso concedido, la presente licencia parcial se otorga a título gratuito por el máximo tiempo legal colombiano, con el propósito de que en dicho lapso mi (nuestra) obra sea explotada en las condiciones aquí estipuladas y para los fines indicados, respetando siempre la titularidad de los derechos patrimoniales y morales correspondientes, de acuerdo con los usos honrados, de manera proporcional y justificada a la finalidad perseguida, sin ánimo de lucro ni de comercialización. De manera complementaria, garantizo (garantizamos) en mi (nuestra) calidad de estudiante (s) y por ende autor (es) exclusivo (s), que la Tesis o Trabajo de Grado en cuestión, es producto de mi (nuestra) plena autoría, de mi (nuestro) esfuerzo personal intelectual, como consecuencia de mi (nuestra) creación original particular y, por tanto, soy (somos) el (los) único (s) titular (es) de la misma. Además, aseguro (aseguramos) que no contiene citas, ni transcripciones de otras obras protegidas, por fuera de los límites autorizados por la ley, según los usos honrados, y en proporción a los fines previstos; ni tampoco contempla declaraciones difamatorias contra terceros; respetando el derecho a la imagen, intimidad, buen nombre y demás derechos constitucionales. Adicionalmente, manifiesto (manifestamos) que no se incluyeron expresiones contrarias al orden público ni a las buenas costumbres. En consecuencia, la responsabilidad directa en la elaboración, presentación, investigación y, en general, contenidos de la Tesis o Trabajo de Grado es de mí (nuestro) competencia exclusiva, eximiendo de toda responsabilidad a la Pontifica Universidad Javeriana por tales aspectos. Sin perjuicio de los usos y atribuciones otorgadas en virtud de este documento, continuaré (continuaremos) conservando los correspondientes derechos patrimoniales sin modificación o restricción alguna, puesto que, de acuerdo con la legislación colombiana aplicable, el presente es un acuerdo jurídico que en ningún caso conlleva la enajenación de los derechos patrimoniales derivados del régimen del Derecho de Autor. De conformidad con lo establecido en el artículo 30 de la Ley 23 de 1982 y el artículo 11 de la Decisión Andina 351 de 1993, "Los derechos morales sobre el trabajo son propiedad de los autores", los cuales son irrenunciables, imprescriptibles, inembargables e inalienables. En consecuencia, la Pontificia Universidad Javeriana está en la obligación de RESPETARLOS Y HACERLOS RESPETAR, para lo cual tomará las medidas correspondientes para garantizar su observancia.reponame:Repositorio Universidad Javerianainstname:Pontificia Universidad Javerianainstacron:Pontificia Universidad Javeriana2022-04-29T19:15:14Z