Estudio de menciones a personalidades públicas basado en clustering aplicado a tweets
Supervisor(es): Rosá, Aiala - Moncecchi, Guillermo
Resumen:
Las redes sociales tal y como las conocemos hoy en día son un recurso inagotable para la comunicación e información. Las personas pasamos una gran parte del día revisando nuestras redes, compartiendo información y comunicándonos a través de ellas. Sin embargo, el análisis de esta información es relativamente escaso. En este proyecto, para hacer uso de esta información se propone analizar menciones a personas en la red social Twitter con el objetivo de conocer los temas más relevantes relacionados a políticos y deportistas uruguayos. Para ello se construye un sistema de recolección de tweets con el cual se genera un corpus de aproximadamente 420 mil ejemplares. Posteriormente se aplican y evalúan dos algoritmos de clustering: K-Means y DBSCAN. Además se experimenta con algunas técnicas de expansión de tweets logrando superar los resultados obtenidos en la línea base en la mayoría de los experimentos realizados.
| 2017 | |
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Análisis de tweets Aprendizaje no supervisado Cluster Clustering Anotación Corpus Tweets Validación |
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| Español | |
| Universidad de la República | |
| COLIBRI | |
| https://hdl.handle.net/20.500.12008/54282 | |
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En este proyecto, para hacer uso de esta información se propone analizar menciones a personas en la red social Twitter con el objetivo de conocer los temas más relevantes relacionados a políticos y deportistas uruguayos. Para ello se construye un sistema de recolección de tweets con el cual se genera un corpus de aproximadamente 420 mil ejemplares. Posteriormente se aplican y evalúan dos algoritmos de clustering: K-Means y DBSCAN. 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