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https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/9416| Título : | Detección automática de tendencias suicidas en redes sociales utilizando embeddings de texto |
| Autor : | Álvarez López, Juan Pablo |
| metadata.dc.subject.other: | Redes Sociales, Tendencias Suicidas, Procesamiento de Lenguaje Natural, Embeddings de Texto, Algoritmos de Clasificación |
| Fecha de publicación : | 2025-01-21 |
| Editorial : | Tecnológico Nacional de México |
| metadata.dc.publisher.tecnm: | Centro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológico |
| Descripción : | El suicidio es un problema de salud mental que afecta a las personas debido a varios factores como depresión, problemas económicos, familiares o personales, entre otros y afecta a cualquier estatus social en el mundo, donde cerca de 700,000 personas mueren al año según la Organización Mundial de la Salud. Debido a tabúes o prejuicios la gente tiende a no consultar con profesionales por ayuda, por lo cual recurren a medios digitales como foros o chats en redes sociales para compartir pensamientos y sentimientos. Con esto en cuenta se concluye que estas redes sociales tienen un gran contenido sobre pensamientos de gente con tendencias suicidas que puede ser analizado de forma automática mediante modelos de inteligencia artificial. Este trabajo consistió en analizar textos con tendencias suicidas e implementar herramientas de procesamiento de lenguaje natural junto con modelos de inteligencia artificial para detectar de forma automática comentarios de personas con posible tendencia suicida. Los resultados indican que utilizando modelos largos de embeddings como GPT-3 Large y junto a modelos de redes neuronales se pueden obtener resultados de +90% en métricas como precisión, exactitud, sensibilidad y puntuación F1. |
| metadata.dc.type: | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Aparece en las colecciones: | Tesis de Maestría en Computación |
Ficheros en este ítem:
| Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
|---|---|---|---|---|
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