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http://cimat.repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1008/1093| Detección de Agresividad en tuits escritos por mexicanos en español | |
| María Guadalupe Garrido Espinosa | |
| Acceso Abierto | |
| Atribución-NoComercial | |
| CÓMPUTO ESTADÍSTICO | |
| Las redes sociales muestran cada día formas más innovadoras de comunicación y se han convertido en un canal donde las personas expresan su opinión, se difunde información y se discuten temas relevantes para la sociedad. Al mismo tiempo, al permitir el anonimato, existen facilidades para que los usuarios de las redes sociales ataquen y ofendan a otras personas. Este hecho se vuelve relevante por el impacto que tiene la propagación de mensajes agresivos, delitos violentos, el acoso en línea, etc. Por lo anterior, tanto los propietarios de las redes sociales como académicos han trabajado en detectar mensajes agresivos. En esta tesis se abordará la detección de tuits agresivos, para ello se evaluarán características como los N-gramas con Máquinas de Soporte Vectorial, Redes Convolucionales, Recurrentes y además, se incluyen características del perfilado de autor. De igual forma, se profundiza en la forma en cómo se ingresa esta información a los métodos desarrollados para probar si las personas agreden de forma distinta dependiendo de su perfil. En el desarrollo de este trabajo se verá que agregar el género, la localización y la ocupación permite mejorar la discriminación entre mensajes no agresivos y agresivos. | |
| 01-07-2021 | |
| Trabajo de grado, maestría | |
| OTRAS | |
| Versión aceptada | |
| acceptedVersion - Versión aceptada | |
| Aparece en las colecciones: | Tesis del CIMAT |
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