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dc.rights.licensehttps://creativecommons.org/licenses/by-sa/2.5/ar/es_AR
dc.contributor.advisorGravano, Agustínes_Ar
dc.contributor.authorCisco, Santiagoes_AR
dc.date.accessioned2023-01-06T19:45:51Z
dc.date.available2023-01-06T19:45:51Z
dc.date.issued2021
dc.identifier.urihttps://repositorio.utdt.edu/handle/20.500.13098/11568
dc.description.abstractEl objetivo del siguiente trabajo es la elaboración de un modelo de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) para clasificar los mensajes con consultas que envían los usuarios de Properati. Recurrimos a la metodología Bag of Words, utilizando un XGBoost como modelo para hacer las predicciones. Presentamos distintas técnicas de preprocesamiento de texto como tokenización, eliminación de stopwords, lematización, umbrales de frecuencia mínima para tokens y normalización TF-IDF. Hacemos pruebas sobre dos categorías para seleccionar las transformaciones que se efectúen al modelo. El modelo arroja, finalmente, una buena performance en las etiquetas de mayor frecuencia.es_AR
dc.format.extent63 p.es_AR
dc.format.mediumapplication/pdfes_AR
dc.languagespaes_AR
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_AR
dc.subjectAnálisis de datoses_AR
dc.subjectPredicción tecnológicaes_AR
dc.titleClasificación de mensajes dentro de la plataforma Properati: Un abordaje con NLP Maestríaes_AR
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_AR
thesis.degree.nameMaster in Management + Analyticsen
thesis.degree.grantorUniversidad Torcuato Di Tellaes_Ar
thesis.degree.grantorEscuela de Negocioses_Ar
dc.subject.keywordProcesamiento de Lenguaje Naturales_AR
dc.subject.keywordClasificación de Mensajeses_AR
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersiones_AR


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