3.01 Escuela de Ingeniería
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- ItemAnálisis estilométrico en Python aplicado a epistolarios de Gabriela Mistral(2019) Ruiz Cornejo, Nataly; Arriagada Benítez, Mauricio; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de IngenieríaEl presente trabajo es un estudio estilométrico, que utiliza como data set una muestra conformada por epistolarios de la poetisa chilena y premio nobel Gabriela Mistral dirigidos a Pedro Prado, Manuel Magallanes Moure y Doris Dana. Este estudio es una réplica del ejercicio propuesto por François Dominic Laramée “Introducción a la estilometría con Python” en el cual se utilizan 3 formas de estudios estilométricos aplicados en Python. En este estudio se valida la eficacia y eficiencia de Python para reconocer estilos y tendencias a través del estudio estilométrico, y se puede establecer y determinar la naturaleza de la relación que existía entre Mistral con Pedro Prado, Manuel Magallanes y Doris Dana. Este trabajo es un input para la investigación de diferentes áreas del conocimiento, que tengan interés de continuar develando la figura e imaginario de Gabriela Mistral, a través de algún análisis automático utilizando herramientas de programación y ciencias de datos.El presente trabajo es un estudio estilométrico, que utiliza como data set una muestra conformada por epistolarios de la poetisa chilena y premio nobel Gabriela Mistral dirigidos a Pedro Prado, Manuel Magallanes Moure y Doris Dana. Este estudio es una réplica del ejercicio propuesto por François Dominic Laramée “Introducción a la estilometría con Python” en el cual se utilizan 3 formas de estudios estilométricos aplicados en Python. En este estudio se valida la eficacia y eficiencia de Python para reconocer estilos y tendencias a través del estudio estilométrico, y se puede establecer y determinar la naturaleza de la relación que existía entre Mistral con Pedro Prado, Manuel Magallanes y Doris Dana. 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- ItemMetodología para la construcción automática de un corpus de dominio específico(2018) Araya Araya, Fabiola Berta; Aguilar, César Antonio; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de IngenieríaLos corpus son un recurso hoy en día inigualable para cualquier estudio lingüístico en general y en lingüística computacional. Ahora bien, con la incorporación de los computadores cada vez con mayor capacidad de almacenamiento y procesamiento, el acceso a los datos es rápido y fiable, así como su manipulación, extracción e identificación de información relevante de enormes cantidades de textos. La contribución concreta de este trabajo fue generar una metodología para la construcción automática de un corpus de dominio específico mediante el entrenamiento de un modelo de tópicos que fuera capaz de discriminar los documentos del dominio previamente definido de otro que no lo fuera. Para ello fue relevante la utilización de herramientas como MALLET, el módulo LDAP y Pthon y librerías como NLTK, GENSIM, entre otras mencionadas en el cuerpo del trabajo. La implementación de un programa computacional con una interfaz de fácil manipulación permitió comprobar el funcionamiento del corpus de entrenamiento y de prueba. Además, con estos resultados se evaluó el clasificador a través de una matriz de confusión.