INTEGRACIÓN DE CARACTERÍSTICAS LINGÜÍSTICAS EN REDES NEURONALES PROFUNDAS
Archivos
Fecha
2023-01-18
Autores
Título de la revista
ISSN de la revista
Título del volumen
Editor
Jaén: Universidad de Jaén
Resumen
El Trabajo de Fin de Máster consiste en la integración de características lingüísticas en redes neuronales
profundas. Para ello se ha implementado un conjunto de sistemas capaces de detectar si un sujeto padece rasgos de ludopatía o no, teniendo en cuenta su historial de publicaciones en redes sociales. Estos sistemas
desarrollados se basan en el uso de embeddings de una red Transformer junto con características lingüísticas
relacionadas con la volumetría, diversidad léxica, complejidad léxica y puntuaciones relacionadas con las
emociones. Para la realización de este trabajo se ha requerido de la implementación de código en lenguaje
Python y el uso de herramientas para sistemas de aprendizaje automático. Los datos utilizados y la forma de
evaluación se apoyan en una campaña de evaluación. En la evaluación de los sistemas se comparan los
resultados obtenidos de un sistema que no tiene en cuenta características lingüísticas con otros sistemas que sí las utilizan.
This end of Master's dissertation focuses on the integration of linguistic features in deep neural networks. To do this, a number of systems have been implemented that predict if a subject suffers from pathological gambling behaviour or not, taking into account his or her history of publications on social networks. These developed systems are based on the use of sentence embeddings from Transformers with features related to volumetry, lexical diversity, complexity metrics, and emotion related scores. This work required the implementation of code in Python and the use of tools for machine learning systems. The data used and the form of evaluation are based on an evaluation campaign. The evaluation of the systems compares the results obtained with a system that does not take linguistic features with others systems that do.
This end of Master's dissertation focuses on the integration of linguistic features in deep neural networks. To do this, a number of systems have been implemented that predict if a subject suffers from pathological gambling behaviour or not, taking into account his or her history of publications on social networks. These developed systems are based on the use of sentence embeddings from Transformers with features related to volumetry, lexical diversity, complexity metrics, and emotion related scores. This work required the implementation of code in Python and the use of tools for machine learning systems. The data used and the form of evaluation are based on an evaluation campaign. The evaluation of the systems compares the results obtained with a system that does not take linguistic features with others systems that do.