Aplicación práctica de las redes neuronales convolucionales en el procesamiento del lenguaje natural

Hernández de la Peña, Carlos (2020). Aplicación práctica de las redes neuronales convolucionales en el procesamiento del lenguaje natural. Thesis (Master thesis), E.T.S.I. Telecomunicación (UPM).

Description

Title: Aplicación práctica de las redes neuronales convolucionales en el procesamiento del lenguaje natural
Author/s:
  • Hernández de la Peña, Carlos
Contributor/s:
  • Vélez Serrano, Daniel
  • Rodríguez González, Juan Tinguaro
Item Type: Thesis (Master thesis)
Masters title: Tratamiento Estadístico Computacional de la Información
Date: September 2020
Subjects:
Freetext Keywords: NLP, Procesamiento del Lenguaje Natural, redes neuronales, neural networks, CNN, redes neuronales convolucionales, convolutional neural network,
Faculty: E.T.S.I. Telecomunicación (UPM)
Department: Matemática Aplicada
Creative Commons Licenses: Recognition - Share

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Abstract

El desarrollo del aprendizaje profundo ha producido una enorme mejora en la precisión de los modelos predictivos. En este trabajo se revisará de forma práctica la aplicación de las redes neuronales convolucionales de una dimensión en el procesamiento del lenguaje natural, en concreto, su utilización en modelos de clasificación de textos. Dada la baja interpretabilidad de los modelos de este tipo, se presentará la librería lime como una posible solución, aportando interpretabilidad al modelo. El trabajo se apoya en el proyecto de colaboración realizado con la empresa ECIX, gracias a la que se pudieron obtener los textos de muestra. The development of deep learning has produced a huge improvement in the accuracy of predictive models. In this work will be reviewed in a practical way the application of one-dimensional convolutional neural networks in the processing of natural language, specifically, its use in text classification models. Given the low interpretability of models of this type, the LIME library will be presented as a possible solution, providing interpretability to the model. The work is supported by the collaboration project carried out with Ecix company, thanks to which the sample texts could be obtained.

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Item ID: 65589
DC Identifier: http://oa.upm.es/65589/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:65589
Deposited by: Carlos Hernández de la Peña
Deposited on: 30 Nov 2020 08:59
Last Modified: 30 Nov 2020 08:59
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