Avances Iniciales en la Identificación de la Técnica NLP Adecuada para Evaluación de Contenidos en Conversaciones Textuales de Personas Contagiadas por Sars-Cov-2
DOI:
https://doi.org/10.53591/easi.v2i3.2488Palabras clave:
Python, Google Collab, NLP, LSTMResumen
El Covid-19 se convirtió en pandemia en el 2020, generando la necesidad urgente de información fiable, se crearon Asistentes Virtuales que enseñasen al público cómo evitarlos en la variante Alfa. Pero nuevas variantes Beta, Delta y Ómicron surgieron con síntomas diferentes, provocando nuevas oleadas de infecciones y muertes. Para hacer frente a esto, se creó un prototipo de Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) que permita analizar las experiencias de 4.422 personas que se infectaron en Ecuador, detectando los síntomas más comunes mencionados en sus conversaciones. Este estudio impulsó la creación del prototipo NLP, empleando lenguaje Python, la plataforma Google Collab, se consideraron dos combinaciones de técnicas NLP, se realizó la medición de resultados mediante métricas de calidad, precisión, Recall, F1, encontrando que la combinación más adecuada de técnicas de las dos probadas la que dio más alta efectividad para un modelo clasificador Multietiqueta, incluyo Stop Word, Tokenización, Stemming con clasificador LSTM (Long Short-Term Memory), como primer avance del estudio.
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