Identificación de comunidades en intervalos de tiempo a través del lenguaje

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La identificación de comunidades es una tarea ampliamente estudiada desde diversas disciplinas hace ya largos años; con la aparición de la digitalización de las relaciones humanas se hizo mucho más accesible analizar e identificar comunidades a escalas mucho más grandes. Las redes sociales, por ejem...

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Browarnik, Martin Igal
Otros Autores: Feuerstein, Esteban Zindel
Formato: Tesis de grado publishedVersion
Lenguaje:Español
Publicado: Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales 2021
Materias:
MODELOS DE PLN
DETECCIÓN DE COMUNIDADES
REDES SOCIALES
Acceso en línea:https://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nCOM000551_Browarnik
https://repositoriouba.sisbi.uba.ar/gsdl/cgi-bin/library.cgi?a=d&c=aextesisg&d=seminario_nCOM000551_Browarnik_oai
Aporte de:
Repositorio Digital de la Universidad de Buenos Aires (UBA) de Universidad de Buenos Aires
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spelling I28-R145-seminario_nCOM000551_Browarnik_oai2025-08-20 Feuerstein, Esteban Zindel Ortiz de Zárate, Juan Manuel Browarnik, Martin Igal 2021 La identificación de comunidades es una tarea ampliamente estudiada desde diversas disciplinas hace ya largos años; con la aparición de la digitalización de las relaciones humanas se hizo mucho más accesible analizar e identificar comunidades a escalas mucho más grandes. Las redes sociales, por ejemplo, juegan un rol sumamente preponderante en nuestras interacciones, influenciándolas directamente debido a sus algoritmos de segregación. Algunas de estas proveen APIs que permiten acceder a esta información e identificar fácilmente las relaciones de los usuarios. En este trabajo desarrollamos distintas metodologías para entrenar modelos PLN (Procesamiento de lenguajes naturales) que logren identificar comunidades en redes sociales exclusivamente a través de su jerga, es decir por el lenguaje que utilizan, a lo largo del tiempo. Para esto, realizamos diversos experimentos que nos permiten determinar cuáles metodologías son mejores que otras dependiendo el contexto y cómo debemos mantener estos modelos para que sigan siendo útiles a lo largo del tiempo. Fil: Browarnik, Martin Igal. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina. application/pdf https://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nCOM000551_Browarnik spa Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar MODELOS DE PLN DETECCIÓN DE COMUNIDADES REDES SOCIALES Identificación de comunidades en intervalos de tiempo a través del lenguaje info:eu-repo/semantics/bachelorThesis info:ar-repo/semantics/tesis de grado info:eu-repo/semantics/publishedVersion https://repositoriouba.sisbi.uba.ar/gsdl/cgi-bin/library.cgi?a=d&c=aextesisg&d=seminario_nCOM000551_Browarnik_oai
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