| 2 |
Knowledge Discovery from Large Amounts of Social Media Data
|
|
|
|
In: Applied Sciences; Volume 12; Issue 3; Pages: 1209 (2022)
|
|
BASE
|
|
Show details
|
|
|
| 3 |
A Novel Method of Generating Geospatial Intelligence from Social Media Posts of Political Leaders
|
|
|
|
In: Information; Volume 13; Issue 3; Pages: 120 (2022)
|
|
BASE
|
|
Show details
|
|
|
| 4 |
Detecting weak and strong Islamophobic hate speech on social media
|
|
|
|
BASE
|
|
Show details
|
|
|
| 5 |
El 14F a Instagram : una proposta d'articulació de tècniques de raspat web i anàlisi de xarxes
|
|
|
|
BASE
|
|
Show details
|
|
|
| 6 |
Parallelizing entity resolution methods for big data ; Παραλληλοποίηση μεθόδων διευθέτησης οντοτήτων για μεγάλα δεδομένα
|
|
|
|
BASE
|
|
Show details
|
|
|
| 7 |
Generación de textos en ruso mediante técnicas de Aprendizaje Automático para la industria del lenguaje
|
|
|
|
Abstract:
[ES] Hoy en día los avances en el área del Procesamiento del Lenguaje Natural y el Aprendizaje Automático permiten el análisis, la comprensión y la generación de texto automáticamente cada vez más precisa y fluida. El objetivo de este trabajo final de grado es la creación automática de ejemplos de texto en ruso, a partir de datos de texto ya existentes mediante técnicas de aprendizaje automático. Se han empleado redes neuronales y recursos lingüísticos para la generación automática de texto en ruso. Para el desarrollo del trabajo se han utilizado datos de dominio público. El sistema genera nuevos textos utilizando información de embeddings entrenadas con una ingente cantidad de datos en modelos de lenguaje neuronales. La generación de dichos textos incrementa el corpus utilizado para el entrenamiento de modelos para tareas del Procesamiento del Lenguaje Natural como la traducción automática. También podría aplicarse a otras tareas como la generación de resúmenes automáticos o parafraseadores de textos. Por último, se ha realizado un análisis de los resultados obtenidos evaluando la calidad de los textos generados y se han añadido al entrenamiento de modelos de traducción automática neuronal. Estos modelos se han comparado realizando un análisis cuantitativo, comparando los distintos métodos mediante varias métricas automáticas típicas utilizadas en traducción automática y se han medido los tiempos empleados y la cantidad de texto generado para un buen uso en la industria del lenguaje, y un análisis cualitativo, donde se han expuesto ejemplos de traducción generados por los modelos de traducción entrenados y se han comparado entre sí. ; [EN] Current progress in the areas of Natural Language Processing and Machine Learning allows for the analysis, understanding and automatic generation of increasingly accurate and fluid text. The objective of this final degree project is automatically creating text examples in Russian from existing text data using machine learning techniques. Neural networks and linguistic resources have been used for the automatic generation of text in Russian. To develop this project, data from the public domain have been used. The system generates new texts using information from embeddings trained with a huge amount of data in neural language models. The generation of these texts increases the corpus used to train models for several Natural Language Processing tasks, for instance, machine translation. It could also be applied to other tasks such as generating automatic summaries or to text paraphrasers. Finally, an analysis of the results obtained evaluating the quality of generated texts has been carried out and those texts have been added to the training process of neural machine translation models. On the one hand, these models have been compared by performing a quantitative analysis, comparing the different methods by means of several typical automatic metrics used in machine translation and measuring the times spent and the amount of text generated for good use in the language industry. On the other hand, they have been compared through a qualitative analysis, where examples of translation generated by the trained translation models have been exposed and compared with each other. ; [CA] Hui dia, els avanços en l’àrea del Processament del Llenguatge Natural i l’Aprenentatge Automàtic permeten l’anàlisi, la comprensió i la generació automàtica de text cada vegada més precís i fluid. L’objectiu d’aquest treball final de grau és la creació automàtica d’exemples de text en rus a partir de dades de text ja existents mitjançant tècniques d’aprenentatge automàtic. S’han emprat xarxes neuronals i recursos lingüístics per a la generació automàtica de text en rus. Per al desenvolupament del treball s’han utilitzat dades de domini públic. El sistema genera nous textos utilitzant informació d’embeddings entrenades amb una ingent quantitat de dades en models de llenguatge neuronals. La generació d’aquests textos incrementa el corpus utilitzat a l’entrenament de models per a tasques de Processament del Llenguatge Natural com ara la traducció automàtica. També podria aplicar-se a d’altres tasques com, per exemple, la generació de resums automàtics o als parafrasejadors de textos. Finalment, s’ha realitzat una anàlisi dels resultats obtinguts mitjançant l’avaluació de la qualitat dels textos generats, els quals s’han afegit a l’entrenament de models de traducció automàtica neuronal. Aquests models s’han comparat realitzant, d’una banda, una anàlisi quantitativa amb la comparació dels diferents mètodes mitjançant diverses mètriques automàtiques típiques utilitzades en traducció automàtica, així com el mesurament dels temps emprats i la quantitat de text generat per un bon ús en la indústria del llenguatge i, d’altra banda, una anàlisi qualitativa, on s’han exposat exemples de traducció generats pels models de traducció entrenats i s’han comparat entre ells. ; Gregoryev, M. (2022). Generación de textos en ruso mediante técnicas de Aprendizaje Automático para la industria del lenguaje. Universitat Politècnica de València. http://hdl.handle.net/10251/182213 ; TFGM
|
|
Keyword:
Aprendizaje Automático; Aprendizaje Profundo; Artificial Intelligence; Aumento de datos; Big Data; Deep Learning; Grado en Ingeniería Informática-Grau en Enginyeria Informàtica; Grandes conjuntos de datos; Inteligencia Artificial; LENGUAJES Y SISTEMAS INFORMATICOS; Machine Learning; Natural Lnaguage Processing; Neural Networks; Procesamiento del Lenguaje Natural; Redes Neuronales
|
|
URL: http://hdl.handle.net/10251/182213
|
|
BASE
|
|
Hide details
|
|
|
| 8 |
Discurso de odio y aceptación social hacia migrantes en Europa: Análisis de tuits con geolocalización
|
|
|
|
In: Comunicar: Revista científica iberoamericana de comunicación y educación, ISSN 1134-3478, Nº 71, 2022 (Ejemplar dedicado a: Discursos de odio en comunicación: Investigaciones y propuestas), pags. 21-35 (2022)
|
|
BASE
|
|
Show details
|
|
|
| 9 |
Exploring the Collective Wisdom of Support Interactions on Mental Health Subreddits
|
|
|
|
BASE
|
|
Show details
|
|
|
| 10 |
Synchronic Fortition in Five Romance Languages? A Large Corpus-Based Study of Word-Initial Devoicing
|
|
|
|
In: Proceedings of Interspeech ; Interspeech 2021 ; https://hal.sorbonne-universite.fr/hal-03339852 ; Interspeech 2021, Aug 2021, Brno, Czech Republic. pp.996-1000, ⟨10.21437/Interspeech.2021-939⟩ (2021)
|
|
BASE
|
|
Show details
|
|
|
| 11 |
Применение больших данных (big data) при прогнозировании и расследовании преступлений ... : The Use of Big Data in Predicting and Investigating Crimes ...
|
|
|
|
BASE
|
|
Show details
|
|
|
| 12 |
Vocabulary Scaffolding Features and Young Readers’ Comprehension of Digital Text: Insights from a Big Observational Dataset ...
|
|
|
|
BASE
|
|
Show details
|
|
|
| 14 |
Bicycle Mobility Data: Current Use and Future Potential. An International Survey of Domain Professionals ...
|
|
|
|
BASE
|
|
Show details
|
|
|
| 15 |
Bicycle Mobility Data: Current Use and Future Potential. An International Survey of Domain Professionals ...
|
|
|
|
BASE
|
|
Show details
|
|
|
| 16 |
Development of Intellectual Web System for Morph Analyzing of Uzbek Words
|
|
|
|
In: Applied Sciences ; Volume 11 ; Issue 19 (2021)
|
|
BASE
|
|
Show details
|
|
|
| 17 |
Artificial Intelligence Methodologies for Data Management
|
|
|
|
In: Symmetry ; Volume 13 ; Issue 11 (2021)
|
|
BASE
|
|
Show details
|
|
|
| 18 |
Sustainable Smart Cities: Convergence of Artificial Intelligence and Blockchain
|
|
|
|
In: Sustainability ; Volume 13 ; Issue 23 (2021)
|
|
BASE
|
|
Show details
|
|
|
| 19 |
Can Live Streaming Save the Tourism Industry from a Pandemic? A Study of Social Media
|
|
|
|
In: ISPRS International Journal of Geo-Information ; Volume 10 ; Issue 9 (2021)
|
|
BASE
|
|
Show details
|
|
|
| 20 |
Bicycle Mobility Data: Current Use and Future Potential. An International Survey of Domain Professionals
|
|
|
|
In: Data ; Volume 6 ; Issue 11 (2021)
|
|
BASE
|
|
Show details
|
|
|
|
|
