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Diseño de un Modelo de Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) para la Aplicación de una Conversación Textual Clasificada de Covid-19 del FCI 010-2021.P1

Abstract:

Durante la lucha contra la pandemia de Covid-19 se han realizado diferentes implementaciones tecnológicas para mitigar los golpes ocasionados por dicha enfermedad la cual va variando a lo largo del tiempo. El uso de los modelos Machine Learning para los modelos de clasificación NLP (Natural Language Proccessing) han logrado demostrar se eficientes para la realización de tareas que aporten una atención personalizada mediante conversaciones textuales. Por lo que se propone la creación de un modelo de Procesamiento de Lenguaje Natural conversacional textual mediante Machine Learning con la finalidad de evaluar la eficacia del análisis del tratamiento de datos en una conversación textual clasificada de personas contagiadas con Covid-19. Para lo cual se recopiló información mediante las redes sociales como Twitter y Facebook y encuestas a personas contagiadas de Covid-19 de la Zona 8 de la provincia del Guayas, con estos datos se llevó a cabo el entrenamiento del sistema de clasificación textual que utiliza métodos de Soporte de Máquina Vectorial y Random Forest. Dando estos como resultado del estudio se obtuvo un 96% de precisión en ambos modelos demostrando que ambos son modelos factibles para la creación e implementación de clasificadores de texto, además la creación de un sitio web el cual es capaz de clasificar de manera correcta los síntomas y recomendaciones comentadas por los pacientes. Se debe tener en cuenta que para mejor rendimiento del modelo fue la reducción de las categorías mayores de 200 ocurrencia, dando como resultado una precisión mucho más elevada en la cual no hay diferencia entre ambos modelos.