Modelo de detección de violencia contra la mujer en redes sociales en español, utilizando opinion mining
Descripción del Articulo
La violencia en contra las mujeres como tal es un problema, cada vez mayor en nuestra sociedad y se pueden presentar en texto digital, por ejemplo, en las redes sociales. Hoy en día existen una amplia y gran variedad de trabajos; se centraron en la detección de textos digitales en el idioma inglés,...
Autores: | , |
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Formato: | tesis de grado |
Fecha de Publicación: | 2020 |
Institución: | Universidad Tecnológica del Perú |
Repositorio: | UTP-Institucional |
Lenguaje: | español |
OAI Identifier: | oai:repositorio.utp.edu.pe:20.500.12867/3044 |
Enlace del recurso: | https://hdl.handle.net/20.500.12867/3044 |
Nivel de acceso: | acceso abierto |
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La violencia en contra las mujeres como tal es un problema, cada vez mayor en nuestra sociedad y se pueden presentar en texto digital, por ejemplo, en las redes sociales. Hoy en día existen una amplia y gran variedad de trabajos; se centraron en la detección de textos digitales en el idioma inglés, sin embargo, en el idioma español hay pocos estudios que abordan este tema y aún más escaso el tema de detección de violencia contra la mujer por Opinion Mining. La propuesta en el siguiente documento es un modelo que nos ayude a detectar la violencia contra las mujeres en redes sociales, en el idioma español. Se utilizan técnicas de Opinion mining, Document Term Matrix (DTM), como bag off words (bolsa de palabras), así como los algoritmos Naive Bayes (NB), Decision Trees (DT) y Support Vector Machine (SVM). Además, se elaboró un dataset recolectando información utilizando la herramienta Search Twitter para luego ser validado por un especialista (lingüista) el cual a su vez valido nuestras palabras claves (Key Words) para esta recolección de la información necesaria. |
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Además, se elaboró un dataset recolectando información utilizando la herramienta Search Twitter para luego ser validado por un especialista (lingüista) el cual a su vez valido nuestras palabras claves (Key Words) para esta recolección de la información necesaria.Violence against women as such is a growing problem in our society and can be presented in digital text, for example, on social networks. Today there is a wide variety of jobs; focused on the detection of digital texts in the English language, however, in the Spanish language there are few studies that address this issue and even more limited the issue of detection of violence against women by Opinion Mining. The proposal in the following document is a model that helps us detect violence against women in social networks, in the Spanish language. Opinion mining, Document Term Matrix (DTM) techniques are used, such as bag off words, as well as the Naive Bayes (NB), Decision Trees (DT) and Support Vector Machine (SVM) algorithms. In addition, a dataset was assembled by collecting information using the Search Twitter tool and then validated by a specialist (linguist) who in turn validated our key words for this collection of the necessary information.TesisCampus Arequipaapplication/pdfspaUniversidad Tecnológica del PerúPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Universidad Tecnológica del PerúRepositorio Institucional - UTPreponame:UTP-Institucionalinstname:Universidad Tecnológica del Perúinstacron:UTPOpinion mining (análisis de sentimientos)Violencia contra la mujerRedes sociales en líneahttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04Modelo de detección de violencia contra la mujer en redes sociales en español, utilizando opinion mininginfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionSUNEDUIngeniero de Sistemas e InformáticaUniversidad Tecnológica del Perú. Facultad de IngenieríaTítulo ProfesionalIngeniería de Sistemas e InformáticaPregrado46107976https://orcid.org/0000-0002-6027-49734476592246206092612156Sardón Paniagua, AníbalValencia Gallegos, Omar JulioQuispe Chávez, Dennis Larryhttp://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionalhttp://purl.org/pe-repo/renati/type#tesisTHUMBNAILGustavo Prieto_Ever Montoya_Tesis_Titulo Profesional_2020.pdf.jpgGustavo Prieto_Ever Montoya_Tesis_Titulo Profesional_2020.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg13499http://repositorio.utp.edu.pe/bitstream/20.500.12867/3044/6/Gustavo%20Prieto_Ever%20Montoya_Tesis_Titulo%20Profesional_2020.pdf.jpg7a1b86d5972ff2511936d52629da10ebMD56ORIGINALGustavo Prieto_Ever Montoya_Tesis_Titulo Profesional_2020.pdfGustavo Prieto_Ever Montoya_Tesis_Titulo Profesional_2020.pdfapplication/pdf1693162http://repositorio.utp.edu.pe/bitstream/20.500.12867/3044/1/Gustavo%20Prieto_Ever%20Montoya_Tesis_Titulo%20Profesional_2020.pdf9b7996ce70a97cdf1e80c90d19b663e1MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748http://repositorio.utp.edu.pe/bitstream/20.500.12867/3044/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52TEXTGustavo Prieto_Ever Montoya_Tesis_Titulo Profesional_2020.pdf.txtGustavo Prieto_Ever Montoya_Tesis_Titulo Profesional_2020.pdf.txtExtracted texttext/plain118379http://repositorio.utp.edu.pe/bitstream/20.500.12867/3044/5/Gustavo%20Prieto_Ever%20Montoya_Tesis_Titulo%20Profesional_2020.pdf.txt588db9ebe4b86c1c3a059441f9842f9cMD5520.500.12867/3044oai:repositorio.utp.edu.pe:20.500.12867/30442021-11-18 01:06:02.436Repositorio Institucional de la Universidad Tecnológica del Perúrepositorio@utp.edu.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 |
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