Open AccessComparando técnicas de minería de datos en un centro de emergencias
Author(s) -
Paúl Andrés Patiño León,
Byron Stalyn Gutiérrez García,
Brandon Iván Llivisaca Largo,
Marcos Orellana,
Priscila Cedillo
Publication year - 2021
Publication title -
revista tecnológica (guayaquil. en línea)/revista tecnológica espol
Language(s) - Spanish
Resource type - Journals
eISSN - 1390-3659
pISSN - 0257-1749
DOI - 10.37815/rte.v33n2.844
Subject(s) - humanities , word2vec , philosophy , computer science , artificial intelligence , embedding
El procesamiento del lenguaje natural es un campo dentro de la inteligencia artificial que estudia cómo modelar computacionalmente el lenguaje humano. La representación de palabras a través de vectores, conocida como Word embeddings, se populariza en los últimos años a través de técnicas como Doc2Vec o Word2Vec. El presente estudio evalúa el uso de Doc2Vec en un conjunto de conversaciones recopiladas por el centro de emergencia ECU911, perteneciente al cantón Cuenca de la provincia del Azuay durante el año 2020, con el fin de clasificar los incidentes para que el operador pueda tomar la mejor decisión, en cuanto a las acciones a realizar cuando se presente una emergencia. Además, se compara Doc2Vec con la técnica Word2Vec para verificar su nivel de desempeño tanto en precisión como en tiempo. A base de las pruebas realizadas se concluye que Doc2Vec tiene un desempeño sólido al utilizar modelos entrenados con gran corpus, superando a Word2Vec en este aspecto.