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https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/7444| Título : | Desarrollo de un sistema de software basado en Transformers para la detección de lenguaje de odio en medios sociales en español |
| Autor : | Vazquez Benito, Angel Oswaldo |
| metadata.dc.subject.other: | redes sociales lenguaje natural transformers ataques detección de lenguaje |
| Fecha de publicación : | 2023-07-01 |
| Editorial : | Tecnológico Nacional de México |
| metadata.dc.publisher.tecnm: | Instituto Tecnológico Superior de Teziutlán |
| Descripción : | Las redes sociales se han convertido en un medio de comunicación global, sin embargo, a medida que el contenido en línea continúa creciendo, también lo hace la difusión del discurso de odio, el cual puede entenderse como un ataque directo a las personas en función de su raza, etnia, origen nacional, afiliación religiosa, orientación sexual, casta, sexo, género, identidad de género y enfermedad o discapacidad grave. Por otro lado, los avances recientes en técnicas de aprendizaje profundo han revolucionado muchas aplicaciones de procesamiento de lenguaje natural, tal es el caso de los Transformers, que son modelos de aprendizaje profundo que adoptan el mecanismo de auto atención, ponderando diferencialmente el significado de cada parte de los datos de entrada. Dicho esto, el objetivo de este proyecto es desarrollar un sistema de software basado en Transformers para la detección de lenguaje de odio en medios sociales en español, concretamente, fuentes de datos de México, con el objetivo de contribuir al soporte a la toma de decisiones por parte de instituciones gubernamentales de seguridad ciudadana y demás organizaciones civiles enfocadas en proporcionar a la ciudadanía una vida libre de violencia. |
| metadata.dc.type: | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Aparece en las colecciones: | Maestría en Sistemas Computacionales |
Ficheros en este ítem:
| Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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