Clasificación automática de texto para el seguimiento de campañas electorales en redes sociales

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dc.contributor.advisor Villena Román, Julio
dc.contributor.author González Rubio, Cristina
dc.date.accessioned 2016-10-21T10:52:35Z
dc.date.available 2016-10-21T10:52:35Z
dc.date.issued 2015-10-08
dc.date.submitted 2015-10-08
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10016/23769
dc.description.abstract En la actualidad existe una inmensa cantidad de información disponible en formato electrónico. Toda esta información es improductiva si no se dispone de mecanismos apropiados para su acceso, clasificación y análisis. En el presente trabajo, se han desarrollado soluciones específicas de clasificación automática de textos en el ámbito de la política. Concretamente se analizan mensajes, de la popular red social Twitter (una de las redes sociales con mayor aceptación entre los usuarios), de los principales partidos políticos y sus principales representantes, en plena campaña electoral. El hecho de desarrollar un sistema automático de clasificación evitará la intervención humana aumentando así la rapidez con que se pueden procesar las opiniones políticas. Esto conllevará a la reducción sustancial de costes frente a una clasificación manual. La decisión de implementar un clasificador, empleando como documentos de trabajo las diferentes opiniones políticas, se antoja muy conveniente para analizar un sistema capaz de detectar las diferentes cuestiones tratadas durante la campaña electoral. El tiempo que dura la campaña es uno de los periodos óptimos para la recopilación de opiniones políticas, ya que es el momento en el que todos los partidos y representantes políticos de las distintas fuerzas intentan llamar la atención del ciudadano para captar su voto. A lo largo del Trabajo Fin de Grado, rescatamos por medio de la API de Twitter, dos grupos de opiniones políticas. El primero de los grupos es utilizado en la fase de entrenamiento, donde se llevará a cabo la implementación del clasificador y la definición de las clases, en las cuales se clasificarán los tweets. Previo a la definición de clases, será necesario definir unas reglas de clasificación. Para la realización de esta fase se recopilan 300 tweets. Se ofrece un estudio detallado de las actuales técnicas y líneas de investigación, sobre la clasificación automático de texto. Además se incluye un presupuesto sobre el Trabajo Fin de Grado, donde se detallan los costes tanto directos como indirectos. La planificación del trabajo se detalla mediante un diagrama de Gantt. Por último, se expondrán una serie de trabajos futuros, que podrían mejorar sensiblemente la precisión y cobertura del clasificador implementado.
dc.format.mimetype application/pdf
dc.language.iso spa
dc.rights Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 España
dc.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/
dc.subject.other Lingüística computacional
dc.subject.other Clasificación automática de textos
dc.subject.other Redes sociales
dc.subject.other Twitter
dc.title Clasificación automática de texto para el seguimiento de campañas electorales en redes sociales
dc.type bachelorThesis
dc.subject.eciencia Telecomunicaciones
dc.rights.accessRights openAccess
dc.description.degree Ingeniería de Sistemas de Comunicaciones
dc.contributor.departamento Universidad Carlos III de Madrid. Departamento de. Ingeniería Telemática
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