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dc.contributor.advisorGonzález Ávila, José Luis 
dc.contributor.advisorSánchez Berriel, Isabel 
dc.contributor.authorHernández Hernández, Jordi
dc.contributor.otherGrado en Ingeniería Informática
dc.date.accessioned2021-06-25T11:35:25Z
dc.date.available2021-06-25T11:35:25Z
dc.date.issued2021
dc.identifier.urihttp://riull.ull.es/xmlui/handle/915/24217
dc.description.abstractLas redes sociales son plataformas que forman parte de nuestras vidas, nos informan, entretienen, y nos permiten relacionarnos entre nosotros. A parte de su uso general, poseen unas interfaces llamadas API que permiten a los desarrolladores obtener y enviar datos de manera bidireccional con sus bases de datos. Entre estas redes está Twitter, cuya interfaz es muy utilizada, tanto para obtener información relevante como para enviar datos en forma de respuesta, tweets, u otros métodos. El procesamiento del lenguaje natural es una rama de la inteligencia artificial la cual pretende replicar la facultad del lenguaje humano. Esta tecnología supone una evolución enorme, debido a que nos permite hacer una amplia cantidad de tareas en cualquier ámbito en el que intervenga el lenguaje humano, como es nuestro caso, empleándolo para obtener información relevante de tweets y relacionarlos entre sí. El objetivo de este trabajo es, mediante el análisis de nuestro timeline en Twitter, obtener el texto con mayor relación en nuestra base de datos, pudiendo responder de manera autónoma a los mensajes manteniendo una cierta coherencia.
dc.description.abstractSocial networks are platforms that are part of our lives, they inform us, entertain us, and allow us to interact with each other. Apart from their general use, they have interfaces called APIs that allow developers to obtain and send data in a bidirectional way with their databases. Among these networks is Twitter, whose interface is widely used, both to obtain relevant information and to send data in the form of responses, tweets, or other methods. Natural language processing is a branch of artificial intelligence which aims to replicate the faculty of human language. This technology represents a huge evolution, because it allows us to do many tasks in any field in which human language intervenes, as is our case, using it to obtain relevant information from tweets and relate them to each other. The objective of this work is, through the analysis of our timeline on Twitter, to obtain the text with the greatest relation in our database, being able to respond autonomously to the messages while maintaining a certain coherence.
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isoes
dc.rightsLicencia Creative Commons (Reconocimiento-No comercial-Sin obras derivadas 4.0 Internacional)
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.es_ES
dc.subjectTwitter
dc.subjectProcesamiento del lenguaje natural
dc.subjectInteligencia artificial
dc.titleProcesamiento del lenguaje natural
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis


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