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Título de Acceso Abierto
Estudio de métodos semisupervisados para la desambiguación de sentidos verbales del español
Cristian Adrián Cardellino Laura Alonso i Alemany
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Resumen/Descripción – provisto por el repositorio digital
Esta tesis explora el uso de técnicas semisupervisadas para la desambigación de sentidos verbales del español. El objetivo es el estudio de como la información de datos no etiquetados, que son mayores en tamaño, puede ayudar a un clasificador entrenado desde un conjunto de datos etiquetados pequeño. La tesis comienza desde la tarea completamente supervisada de desambiguación de sentidos verbales y estudia las siguientes técnicas semisupervisadas comparando su impacto en la tarea original: uso de vectores de palabras (o word embeddings), autoaprendizaje, aprendizaje activo y redes neuronales en escalera.Palabras clave – provistas por el repositorio digital
Computing methodologies-Semisupervised learning settings; Computing methodologies-Natural language processing; Computing methodologies-Artificial intelligence
Disponibilidad
| Institución detectada | Año de publicación | Navegá | Descargá | Solicitá |
|---|---|---|---|---|
| No requiere | 2018 | Repositorio Digital Universitario (SNRD) |
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Información
Tipo de recurso:
tesis
Idiomas de la publicación
- español castellano
País de edición
Argentina
Fecha de publicación
2018
