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Análisis de las técnicas de procesamiento del lenguaje natural mediante la tecnología IA aplicando una Dataset de personas contagiadas de Covid-19 del FCI 010-2021.

Abstract:

La enfermedad del COVID-19 fue declarada una emergencia de salud a nivel internacional. Este virus llevó a la población a estar en cuarentena y para prevenir estar enfermedad se tomaron diferentes medidas sanitarias. La inteligencia Artificial está más presente en la vida de las personas, tiene el propósito de lograr que las maquinas aprendan mediante la experiencia y ejecuten tareas como los seres humanos. El presente trabajo de titulación se centró en el análisis del conjunto de técnicas de Procesamiento del Lenguaje Natural para la clasificación y pbkp_redicción de texto, con contenido referentes a síntomas y hábitos saludables proporcionados por personas contagiadas de COVID-19. Se realizó un modelo de clasificación y pbkp_redicción de texto utilizando técnicas de NLP como tokenización, eliminación de stopwords, lematización y PoS Tagging, el modelo de machine learning que se utilizó es del tipo Multioutput classification para predecir múltiples salidas, se utilizó el clasificador de Regresión logística para los modelos de síntomas y de hábitos saludables. La codificación del algoritmo se realizó en la plataforma gratuita y entorno de desarrollo en la nube Google Colaboratory que hace uso del lenguaje de programación Python, el dataset utilizado fue obtenido de encuestas a personas contagiadas de COVID-19 de la zona 8 del Guayas, correspondiente a los cantones de Guayaquil, Durán y Samborondón, así también de información recolectada en publicaciones y grupos de las redes sociales de Twitter y Facebook. Las pruebas realizadas consistieron en analizar tres modelos de clasificación, Naive Bayes, K-nearest neighbors y regresión logística donde cada clasificador tuvo tres versiones de conjuntos de técnicas, dando a lugar a que la versión 1 del clasificador de regresión logística obtenga los mejores resultados.