Tesis y Trabajos de Investigación PUCP
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Ítem Texto completo enlazado Análisis de publicaciones en una red social de microblogging para la detección automática de sucesos violentos durante manifestaciones públicas(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2017-05-04) Oncevay Marcos, Félix Arturo; Melgar Sasieta, Héctor AndrésEl activismo social en el Perú se encuentra en crecimiento, principalmente en las zonas urbanas y en los sectores de ingresos medios, donde las redes sociales han llegado a influir en las diversas acciones de la población, y en el modo de informar, influir y convocar a las personas. Es por ello que se han observado casos recientes como las marchas contra la Ley Laboral Juvenil o ‘Ley Pulpín’, donde se movilizó una gran cantidad de personas, y se podían observar dos manifestaciones en paralelo pero afines: en la calle y en las redes sociales, principalmente en Twitter. Sin embargo, a pesar de ser convocada como marcha pacífica, sucedieron actos de violencia y enfrentamientos, los cuales lamentablemente son frecuentes en la realidad peruana. En este contexto, se propone el desarrollo de un mecanismo para analizar los mensajes publicados en Twitter durante una manifestación real. El objetivo principal es identificar y caracterizar automáticamente los diferentes sucesos de violencia que pueden ocurrir durante la protesta. Para esto, luego de recolectar publicaciones de Twitter durante manifestaciones reales, se analizarán cuáles son las mejores técnicas a aplicar para el tratamiento y transformación de estos mensajes a información relevante para nuestro objetivo. El enfoque de esta investigación se plantea desde las áreas de la ingeniería del conocimiento (análisis del dominio del conocimiento sobre violencia), la minería de textos (detección, resumen y descripción de eventos a partir de textos) y el procesamiento de lenguaje natural. Finalmente, se calcularán métricas de evaluación sobre los sucesos violentos identificados, para validar la eficacia del procedimiento propuesto.Ítem Texto completo enlazado Revisión sistemática sobre la aplicación de ontologías de dominio en el análisis de sentimiento(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2016-11-26) Olivares Poggi, César Augusto; Melgar Sasieta, Héctor AndrésEl análisis de sentimiento es un área de creciente investigación en los campos del procesamiento de lenguaje natural y la recuperación de información. En los últimos años ha habido un aumento en la aplicación de técnicas semánticas en el análisis de sentimiento, en particular con el apoyo de la aplicación de ontologías de dominio. Sin embargo, en la literatura actual no se cuenta con un estudio que reporte de manera sistemática los beneficios alcanzados con la aplicación de ontologías de dominio al análisis de sentimiento. Esta revisión sistemática tiene por objetivos realizar dicha síntesis, reportar el grado de generalización de las investigaciones realizadas, verificar el aprovechamiento de la riqueza expresiva de las ontologías de dominio y señalar el estado del arte actual en la representación de las emociones humanas por medio de ontologías de dominio en su aplicación al análisis de sentimiento. Se identificó 9 distintos problemas del análisis del sentimiento a los que se aplicó ontologías de dominio y un total de 22 beneficios de dicha aplicación. Los beneficios más reportados son: (1) el soporte para una representación estructurada de las opiniones y la vinculación de datos; (2) mayor precisión y exhaustividad en la clasificación de la polaridad; y (3) soporte para la representación de modelos emocionales. Como investigación futura se sugiere profundizar en el empleo de ontologías de dominios para analizar el sentimiento a nivel de conceptos, modelar el proceso de análisis de sentimiento, estandarizar la elaboración de ontologías de productos e integrar diversos modelos emocionales, así como aprovechar mejor la expresividad semántica y capacidad de razonamiento de las ontologías de dominio.Ítem Texto completo enlazado Modelo algorítmico para la clasificación de una hoja de planta en base a sus características de forma y textura(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2015-06-05) Malca Bulnes, Susana Milagros; Melgar Sasieta, Héctor AndrésA lo largo de los años, las plantas han sido consideradas parte vital e indispensable del ecosistema, ya que están presentes en todos los lugares donde vivimos y también donde no lo hacemos. Su estudio es realizado por la ciencia de la botánica, la cual se encargar del estudio de la diversidad y estructura de las mismas. La disminución y extinción de la variedad de las plantas es un tema serio, por lo cual ante el descubrimiento de nuevas especies, se propone una rápida identificación y clasificación a fin de poder monitorearlas, protegerlas y usarlas en el futuro. El problema de la clasificación de hojas es una tarea que siempre ha estado presente en la labor diaria de los botánicos, debido al gran volumen de familias y clases que existen en el ecosistema y a las nuevas especies que van apareciendo. En las últimas décadas, se han desarrollado disciplinas que necesitan de esta tarea. Por ejemplo, en la realización de estudios de impacto ambiental y en el establecimiento de niveles de biodiversidad, es de gran importancia el inventariado de las especies encontradas. Por este motivo, el presente proyecto de fin de carrera pretende obtener un modelo algorítmico mediante la comparación de cuatro modelos de clasificación de Minería de Datos, J48 Árbol de Decisión, Red Neuronal, K-Vecino más cercano y Naive Bayes o Red Bayesiana, los cuales fueron adaptados y evaluados para obtener valores de precisión. Estos valores son necesarios para realizar la comparación de los modelos mediante el método de Área bajo la curva ROC (AUC), resultando la Red Bayesiana como el modelo más apto para solucionar el problema de la Clasificación de Hojas.