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dc.contributor.advisorPalacios Hielscher, Rafaeles-ES
dc.contributor.advisorPuente Águeda, Cristinaes-ES
dc.contributor.authorAlonso Parra, Marinaes-ES
dc.contributor.otherUniversidad Pontificia Comillas, Escuela Técnica Superior de Ingeniería (ICAI)es_ES
dc.date.accessioned2020-04-30T15:41:59Z
dc.date.availablees_ES
dc.date.issued2020es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11531/46035
dc.descriptionGrado en Ingeniería en Tecnologías de Telecomunicaciónes_ES
dc.description.abstractEn este proyecto se analizaron las descripciones de situaciones de acoso provenientes de la base de datos de Hollaback, a través de herramientas de procesamiento del lenguaje natural. Además, se elaboraron modelos de clasificación de texto con aprendizaje automático para separar las descripciones en aquellas que tienen presencia de testigos y las que no la tienen.es-ES
dc.description.abstractThis project aimed to analyze the descriptions of harassment situations coming from the Hollaback database through Natural Language Processing tools. In addition, classification models with machine learning were developed to classify the descriptions into those that have Bystander presence and those that do noten-GB
dc.format.mimetypeapplication/pdfes_ES
dc.language.isoeses_ES
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United Stateses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/es_ES
dc.subject12 Matemáticases_ES
dc.subject1209 Estadísticaes_ES
dc.subject120903 Análisis de datoses_ES
dc.titleAnálisis de denuncias de acoso mediante la aplicación de técnicas de procesamiento del lenguaje natural para detectar la intervención de testigoses_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.keywordsProcesamiento de Lenguaje Natural, Clasificación de textos, Aprendizaje automático, Denuncias de acoso, Presencia de testigos, Pythones-ES
dc.keywordsNatural Language Processing, Text classification, Machine learning, Harassment complaints, Bystander's presence, Pythonen-GB


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