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dc.contributor.advisorCasasola Murillo, Edgar
dc.creatorMiranda Hernández, Karen
dc.date.accessioned2019-09-17T15:15:41Z
dc.date.available2019-09-17T15:15:41Z
dc.date.issued2019
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10669/79131
dc.description.abstractTomando provecho de técnicas de procesamiento de lenguaje natural nace este proyecto, el cual se propuso como objetivo realizar una comparación de la precisión entre un proyecto semiautomático, que utiliza contextos definicionales para la clasificación de un corpus de recetas obtenidas desde web, y un sistema automático, implementado en este proyecto. Para el desarrollo de este sistema automático se utilizaron máquinas de soporte vectorial, una técnica de aprendizaje de máquina supervisado que debe de ser entrenado con documentos, que deben ser previamente preprocesados y etiquetados con las categorías “receta” y “no receta”. Este proyecto comparó los resultados obtenidos de la nueva implementación con máquinas de soporte vectorial con los resultados de una implementación semiautomática basada en conocimiento experto y observó una ligera mejoría en la precisión con la nueva implementación.es_ES
dc.language.isoeses_ES
dc.sourceUniversidad de Costa Rica, San José, Costa Ricaes_ES
dc.subjectBolsa de palabraes_ES
dc.subjectmáquina de soporte vectoriales_ES
dc.subjectclasificación automáticaes_ES
dc.titleEvaluación de una aplicación de aprendizaje de máquina para la clasificación automática de recetas culinariases_ES
dc.typetesis de maestríaes_ES
dc.description.procedenceUCR::Vicerrectoría de Investigación::Sistema de Estudios de Posgrado::Ingeniería::Maestría Profesional en Computación e Informáticaes_ES


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