Clasificación de árboles de problemas para la formulación de proyectos sociales

El proyecto tiene como objetivo desarrollar una prueba de concepto para realizar la validación de árboles de problemas formulados bajo la Metodología del Marco Lógico a través de técnicas basadas en el Procesamiento de Lenguaje Natural. Esta tarea es relevante dentro del marco del diseño de políticas públicas, pues el proceso de validación es difícil y costoso, dados los elementos transdisciplinarios y sistémicos que involucran a profesionales de múltiples disciplinas, así como intereses particulares. Para lograr este objetivo, se utilizó un repositorio de árboles de problemas correspondiente a proyectos de inversión reales y aprobados por el Departamento Nacional de Planeación, los cuales estaban etiquetados como causa, problema, efecto u otro. A partir de este conjunto de datos, se realizó un proceso de minería de datos con el fin de realizar las siguientes tareas: clasificación de oraciones (causa, problema, efecto u otra), reconocimiento de entidades nombradas y similitud semántica (problema - causa/efecto). Como principal hallazgo la prueba de concepto arroja la pertinencia de modelos de lenguaje basados en transformadores en español (BETO) para las tareas de clasificación de oraciones y similitud semántica. Mientras que para el reconocimiento de entidades nombradas se recomienda el uso de un modelo sobre ajustado FLERT. Finalmente, se realizó un modelo de aceptación tecnológica junto a un panel de expertos, con el fin de corroborar la idoneidad de la solución analítica propuesta para la formulación de proyectos sociales.

• Tipo de recurso: masterThesis
• Fecha de publicación: 2022
• Institución: Pontificia Universidad Javeriana
• Repositorio: Repositorio Universidad Javeriana
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.javeriana.edu.co:10554/58394
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/10554/58394; https://doi.org/10.11144/Javeriana.10554.58394
• Palabra clave: Transformadores; Clasificación de oraciones; Árbol de problemas; Metodología del marco lógico; Similitud semántica; Reconocimiento de entidades nombradas; Departamento Nacional de Planeación; Procesamiento de lenguaje natural; Transformers; Text classification; Problem trees; Logical framework approach; Semantic similarity; Named entity recognition; Department of national planning; Natural language processing; Maestría en analítica para la inteligencia de negocios - Tesis y disertaciones académicas; Lógica computacional; Semántica; Análisis de datos; Lenguaje natural (Informática)
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• License: Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional