Detección automática de texto engañoso mediante un modelo de espacio semántico continuo.

Hernández Castañeda, Ángel; Calvo, Hiram; García Hernández, René Arnulfo

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dc.contributor.author	Hernández Castañeda, Ángel
dc.contributor.author	Calvo, Hiram
dc.contributor.author	García Hernández, René Arnulfo
dc.date.accessioned	2020-12-02T03:18:06Z
dc.date.available	2020-12-02T03:18:06Z
dc.date.issued	2020-11-06
dc.identifier.isbn	978-607-633-222-1
dc.identifier.isbn	978-607-633-221-4
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/20.500.11799/109572
dc.description	Este libro presenta un nuevo método para identificar el engaño en los textos mediante técnicas del procesamiento del lenguaje natural y algoritmos de aprendizaje automático. El proceso general que sigue el enfoque propuesto es el siguiente: mediante herramientas del procesamiento del lenguaje natural, los textos se convierten a un espacio vectorial, es decir, se generan vectores de características; después son aplicados diversos métodos de selección de atributos para discriminar aquellas características poco relevantes; por último, los vectores resultantes se envían a un algoritmo de clasificación supervisada que identifique si son engañosos o veraces.	es
dc.description.abstract	Una línea de estudio particular dentro de la inteligencia artificial es el procesamiento del lenguaje natural, el cual tiene como objetivo facilitar la comunicación entre la computadora y el lenguaje humano.	es
dc.description.sponsorship	Universidad Autónoma del Estado de México	es
dc.language.iso	spa	es
dc.publisher	Universidad Autónoma del Estado de México	es
dc.rights	openAccess	es
dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0	es
dc.subject	textos	es
dc.subject	Detección	es
dc.subject	semántico	es
dc.subject	texto engañoso	es
dc.subject	procesamiento	es
dc.subject	Tokenización	es
dc.subject	análisis	es
dc.subject	sintáctico	es
dc.subject	gramáticas	es
dc.subject	flexibilidad	es
dc.subject	desambiguación	es
dc.subject	teorías	es
dc.subject	enfoques	es
dc.subject	representación	es
dc.subject	discurso	es
dc.subject	Lexicón	es
dc.subject	Metalenguaje	es
dc.subject	hechos relacionales	es
dc.subject	ontologías	es
dc.subject	métodos	es
dc.subject	identificación	es
dc.subject	engaño	es
dc.subject	tópicos	es
dc.subject	controversiales	es
dc.subject	declaraciones	es
dc.subject	mezcla	es
dc.subject	dominio	es
dc.subject	fuentes de generación	es
dc.subject	matriz	es
dc.subject	documento	es
dc.subject	N-gramas	es
dc.subject	modelo	es
dc.subject	datos	es
dc.subject	datos DeRev	es
dc.subject	datos OpSpam	es
dc.subject	controversias	es
dc.subject	vectores	es
dc.subject	validación	es
dc.subject	comparación	es
dc.subject	resultados	es
dc.subject	estadística	es
dc.subject	impacto	es
dc.subject	polaridad	es
dc.subject	clasificación	es
dc.subject	resolución	es
dc.subject	palabras	es
dc.subject	verificación	es
dc.subject	autoría	es
dc.subject	conjunto de datos	es
dc.subject.classification	INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA	es
dc.title	Detección automática de texto engañoso mediante un modelo de espacio semántico continuo.	es
dc.type	Libro	es
dc.provenance	Tecnológica y de Inovación	es
dc.road	Verde	es
dc.ambito	Internacional	es
dc.modalidad	Tesis	es

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Nombre: Detec_Auto_Texto.pdf

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Producción Editorial [216]

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Título
Detección automática de texto engañoso mediante un modelo de espacio semántico continuo.
Autor
Hernández Castañeda, Ángel
Calvo, Hiram
García Hernández, René Arnulfo
Fecha de publicación
2020-11-06
Editor
Universidad Autónoma del Estado de México
Tipo de documento
Libro
Palabras clave
textos
Detección
semántico
texto engañoso
procesamiento
Tokenización
análisis
sintáctico
gramáticas
flexibilidad
desambiguación
teorías
enfoques
representación
discurso
Lexicón
Metalenguaje
hechos relacionales
ontologías
métodos
identificación
engaño
tópicos
controversiales
declaraciones
mezcla
dominio
fuentes de generación
matriz
documento
N-gramas
modelo
datos
datos DeRev
datos OpSpam
controversias
vectores
validación
comparación
resultados
estadística
impacto
polaridad
clasificación
resolución
palabras
verificación
autoría
conjunto de datos

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