Comparando técnicas de minería de datos en un centro de emergencias

Autor:	Marcos Orellana, Brandon Iván Llivisaca Largo, Priscila Cedillo, Byron Stalyn Gutiérrez García, Paúl Andrés Patiño León
Rok vydání:	2021
Předmět:	Set (abstract data type) Word embedding Computer science business.industry Automotive Engineering Word2vec Center (algebra and category theory) Artificial intelligence business computer.software_genre computer Field (computer science) Natural language processing
Zdroj:	Revista Tecnológica - ESPOL. 33:159-171
ISSN:	1390-3659 0257-1749
DOI:	10.37815/rte.v33n2.844
Popis:	El procesamiento del lenguaje natural es un campo dentro de la inteligencia artificial que estudia cómo modelar computacionalmente el lenguaje humano. La representación de palabras a través de vectores, conocida como Word embeddings, se populariza en los últimos años a través de técnicas como Doc2Vec o Word2Vec. El presente estudio evalúa el uso de Doc2Vec en un conjunto de conversaciones recopiladas por el centro de emergencia ECU911, perteneciente al cantón Cuenca de la provincia del Azuay durante el año 2020, con el fin de clasificar los incidentes para que el operador pueda tomar la mejor decisión, en cuanto a las acciones a realizar cuando se presente una emergencia. Además, se compara Doc2Vec con la técnica Word2Vec para verificar su nivel de desempeño tanto en precisión como en tiempo. A base de las pruebas realizadas se concluye que Doc2Vec tiene un desempeño sólido al utilizar modelos entrenados con gran corpus, superando a Word2Vec en este aspecto.
Databáze:	OpenAIRE
Externí odkaz:	https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::60f2574749dc0cec4743f2b514b0d9b9 https://doi.org/10.37815/rte.v33n2.844 Zobrazit plný text záznamu