Modelo y algoritmo para la identificación y la clasificación de afectaciones en un corpus de testimonios sobre desaparición forzada
RESUMEN: Se presenta, en este artículo, la metodología para la construcción de un modelo y un algoritmo para la identificación y clasificación de afectaciones (económicas, físicas, políticas, psicológicas y socioculturales) en un corpus de testimonios de familiares de víctimas de desaparición forzad...
- Autores:
-
Tangarife Patiño, Ana María
Arenas Grisales, Sandra Patricia
Ruiz Álvarez, José David
Baena Henao, Fabián
Muñoz Osorio, Natilia
Tirado Tamayo, Tatiana
Muñoz Barrera, Brayan Alexánder
- Tipo de recurso:
- Article of investigation
- Fecha de publicación:
- 2022
- Institución:
- Universidad de Antioquia
- Repositorio:
- Repositorio UdeA
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/32797
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/10495/32797
https://www.ibersid.eu/ojs/index.php/scire/article/view/4797
- Palabra clave:
- Colombia
Algoritmos
Algorithms
Lingüística computacional
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Lexicología - procesamiento de datos
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RESUMEN: Se presenta, en este artículo, la metodología para la construcción de un modelo y un algoritmo para la identificación y clasificación de afectaciones (económicas, físicas, políticas, psicológicas y socioculturales) en un corpus de testimonios de familiares de víctimas de desaparición forzada. Se describe, inicialmente, el contexto y las características del fenómeno de desaparición forzada en Colombia y se enuncian las preguntas que guían la investigación en torno al procesamiento y la modelación de la información contenida en relación con el volumen de datos, con los modelos conceptuales para la clasificación y con las métricas para medir la eficiencia del algoritmo implementado. Luego, se detalla la metodología y la base conceptual sobre la que se inscribe el modelo, para discutir, posteriormente, las métricas y los criterios de valoración de estas, para comparar la eficacia entre la clasificación automática y la manual. Por último, se ofrecen reflexiones y líneas de trabajo futuro sobre el uso de técnicas de procesamiento de lenguaje natural en textos de memoria histórica. |
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Scire: Representación Y organización Del Conocimiento, 28(2), 23–34. https://doi.org/10.54886/scire.v28i2.47971135-3716https://hdl.handle.net/10495/3279710.54886/scire.v28i2.47972340-7042https://www.ibersid.eu/ojs/index.php/scire/article/view/4797RESUMEN: Se presenta, en este artículo, la metodología para la construcción de un modelo y un algoritmo para la identificación y clasificación de afectaciones (económicas, físicas, políticas, psicológicas y socioculturales) en un corpus de testimonios de familiares de víctimas de desaparición forzada. Se describe, inicialmente, el contexto y las características del fenómeno de desaparición forzada en Colombia y se enuncian las preguntas que guían la investigación en torno al procesamiento y la modelación de la información contenida en relación con el volumen de datos, con los modelos conceptuales para la clasificación y con las métricas para medir la eficiencia del algoritmo implementado. Luego, se detalla la metodología y la base conceptual sobre la que se inscribe el modelo, para discutir, posteriormente, las métricas y los criterios de valoración de estas, para comparar la eficacia entre la clasificación automática y la manual. Por último, se ofrecen reflexiones y líneas de trabajo futuro sobre el uso de técnicas de procesamiento de lenguaje natural en textos de memoria histórica.ABSTRACT: This article presents the methodology for the construction of a model and an algorithm for the identification and classification of affectations (economic, physical, political, psychological and sociocultural) in a corpus of testimonies of relatives of victims of enforced disappearance. Initially, the context and characteristics of the phenomenon of enforced disappearance in Colombia are described and the research questions guiding the processing and modeling of the information contained in relation to the volume of data, the conceptual models for the classification and the metrics to measure the efficiency of the implemented algorithm are stated. The methodology and the conceptual basis on which the model is based are then detailed, followed by a discussion of the metrics and their evaluation criteria to compare the efficiency between automatic and manual classification. Finally, reflections and lines of future work on the use of natural language processing techniques in historical memory texts are offered.COL007490111application/pdfspaUniversidad de Zaragoza, Facultad de Filosofía y Letras, Departamento de Ciencias de la Documentación e Historia de la CienciaGrupo de Investigación en Información Conocimiento y SociedadZaragoza, Españainfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/articlehttp://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1https://purl.org/redcol/resource_type/ARTArtículo de investigaciónhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Modelo y algoritmo para la identificación y la clasificación de afectaciones en un corpus de testimonios sobre desaparición forzadaModel and algorithm for identifying and classifying affectations in a corpus of testimonies on enforced disappearancColombiaAlgoritmosAlgorithmsLingüística computacionalComputational linguisticsLexicología - procesamiento de datosPersonas desaparecidasMissing personsCorpusTestimoniosScireScire: Representación y Organización del Conocimiento2334282ORIGINALTangarifeAna_2022_ModeloTestimonioDesaparicionForzada.pdfTangarifeAna_2022_ModeloTestimonioDesaparicionForzada.pdfArtículo de investigaciónapplication/pdf321946https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstream/10495/32797/1/TangarifeAna_2022_ModeloTestimonioDesaparicionForzada.pdfea59ad50949a42e365bbc0fa310831f6MD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8823https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstream/10495/32797/2/license_rdfb88b088d9957e670ce3b3fbe2eedbc13MD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstream/10495/32797/3/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD5310495/32797oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/327972022-12-13 17:03:57.34Repositorio Institucional Universidad de Antioquiaandres.perez@udea.edu.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 |