Título:
Detección de humor en textos en español
Otros títulos:
Coordinador:
Director:
Compilador:
Autor:
Castro, Santiago
Cubero, Matías
Cubero, Matías
Tutor:
Moncecchi, Guillermo
Garat, Diego
Garat, Diego
Tipo de documento:
Tesis de grado
Editor:
Palabras clave:
Humor
Humor Computacional
Reconocimiento de Humor
Aprendizaje Automático
Procesamiento del Lenguaje Natural
Humor Computacional
Reconocimiento de Humor
Aprendizaje Automático
Procesamiento del Lenguaje Natural
Descriptores:
Año de publicación:
2015
Contenido:
Resumen:
Aun cuando el humor ha sido estudiado desde el punto de vista psicológico, cognitivo, y
lingüístico, su estudio desde un punto de vista computacional es todavía un área a explorar en el
marco de la lingüística computacional. Algunos trabajos previos existen, pero se está aún lejos de
concretar una caracterización del humor que permita su reconocimiento y generación automática.
En este proyecto se construye un corpus de tweets etiquetados según el valor humorístico en base
a votaciones de personas, definiendo implícitamente de esta manera qué es humor, y se realiza
un clasificador de humor en tweets en español utilizando técnicas de aprendizaje automático
supervisado como Support Vector Machine, k Nearest Neighbors, Árboles de decisión y dos tipos
de clasificadores Naïve Bayes, llegando a una precisión de 83,6% y un recall de 68,9 %.
Descripción:
Editorial:
Udelar.FI.
EN:
Financiadores:
Citación:
Castro, S. y Cubero, M. Detección de humor en textos en español [en línea]. Tesis de grado. Montevideo : Udelar. FI. INCO, 2015.
Citación:
metadata.cc.license.name:
Documento del Gobiberno:
URI:
https://hdl.handle.net/20.500.12008/52653
ISBN:
e-ISBN:
ISSN:
ISMN:
Otros identificadores:
Título Obtenido:
Ingeniero en Computación
Facultad o Servicio que otorga el Título:
Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería.
Licencia:
Licencia Creative Commons Atribución - No Comercial - Sin Derivadas (CC - By-NC-ND 4.0)
Cobertura geográfica:
Cobertura temporal:
metadata.dc.relation.IsVersionOf:
Clasificación:
Es versión de:
Colecciones:
| Ficheros | Descripción | Tamaño | Formato | ||
|---|---|---|---|---|---|
| CC15.pdf | Tesis de grado | 1.99 MB | Adobe PDF |