Fecha de alta en el repositorio: 2024-03-04
Resumen: Este proyecto analiza un conjunto de tweets en español recopilados de instituciones turísticas entre 2018 y principios de 2022. El objetivo es identificar tweets sobre sostenibilidad y clasificarlos en subtemas. Se utilizará el modelo de lenguaje BERT para calcular los embeddings de los tweets y las frases de referencia relacionadas con la sostenibilidad. Esto permitirá determinar la similitud entre ellos y asignar subtemas a los tweets. Se realizará un análisis exhaustivo para evaluar la precisión y exhaustividad de los resultados, y se investigará la frecuencia y los subtemas más relevantes en los tweets recopilados. Aquest projecte analitza un conjunt de tweets en espanyol recopilats d'institucions turístiques entre el 2018 i el principi del 2022. L'objectiu és identificar tweets sobre sostenibilitat i classificar-los en subtemes. S'utilitzarà el model de llenguatge BERT per calcular els embeddings dels tweets i les frases de referència relacionades amb la sostenibilitat. Això permetrà determinar la similitud entre ells i assignar subtemes als tweets. Es realitzarà una anàlisi exhaustiva per avaluar la precisió i exhaustivitat dels resultats, i s'investigarà la freqüència i els subtemes més rellevants als tweets recopilats.
Materia: Intel·ligència artificial--Aplicacions a l'enginyeria
Idioma: spa
Áreas temáticas: Ingeniería informática Computer engineering Enginyeria informàtica
Departamento: Enginyeria Informàtica i Matemàtiques
Estudiante: Flores Pastor, Alberto
Curso académico: 2022-2023
Título en diferentes idiomas: Semantic similarity analysis of sustainability tweets using pre-trained BERT models and embedding generation techniques Anàlisi de similitud semàntica de tweets sobre sostenibilitat utilitzant models BERT pre-entrenats i tècniques de generació d'embeddings
Fecha de la defensa del treball: 2023-06-26
Derechos de acceso: info:eu-repo/semantics/openAccess
Palabras clave: Inteligencia artificial, Programación Artificial intelligence, Programming Intel·ligència artificial, Programació
Confidencialidad: No
Título en la lengua original: Análisis de similitud semántica de tweets sobre sostenibilidad utilizando modelos BERT pre-entrenados y técnicas de generación de embeddings
Director del proyecto: Moreno Ribas, Antonio
Enseñanza(s): Enginyeria Informàtica
Entidad: Universitat Rovira i Virgili (URV)
Repositori URV