Categorización de información parlamentaria usando aprendizaje automático
Author
Martín Rigor, RaúlDate
2022Abstract
El objetivo principal de este trabajo es la categorización de iniciativas
parlamentarias según su ámbito mediante métodos, técnicas y algoritmos de
“machine-learning” o aprendizaje automático.
A través del desarrollo, entrenamiento y testeo de un modelo de aprendizaje, se
logrará la estructuración y clasificación de la información parlamentaria disponible. Se
obtendrá una herramienta capaz de categorizar con gran fiabilidad iniciativas actuales y
futuras. En este trabajo también quedarán recogidos todos los estudios de los resultados
obtenidos por este modelo y todas sus métricas asociadas con el fin de respaldar su
efectividad. The main objective of this work is the categorization of parliamentary initiatives
according to their scope by means of machine-learning methods, techniques and
algorithms.
Through the development, training and testing of a learning model, the structuring
and classification of the parliamentary information available will be achieved. We will
obtain a tool capable of reliably categorizing current and future initiatives. This work will
also include all the studies of the results obtained by this model and all its associated
metrics in order to support its effectiveness.