Browsing by Subject "Procesamiento del lenguaje natural"

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    Asistente informativo virtual
    (Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2021) López Leal, María Camila; Hernández Cárdenas, David; Navarro Newball, Andrés Adolfo
    La humanidad se ve en la necesidad de reconocer la existencia de diferentes sociedades, comprendiendo y respetando su cultura, su doctrina y su manera de vivir. Esto lo lleva a interactuar eminentemente con los demás, permitiéndole crear lazos de afecto, amistad o negocios. Sin duda, el turismo es el principal factor que permite esta interacción. Es así, como se permite abordar esta situación desde el continuo tecnológico, denominándose turismo inteligente y computación cultural. De este modo, en esta investigación se implementó una aplicación para dispositivos móviles que enriquece la visita de locales y extranjeros al barrio San Antonio de la ciudad de Santiago de Cali, Colombia usando conceptos como la realidad aumentada, el procesamiento del lenguaje natural y técnicas como speech-to-text, text-to-speech, skeletal animation y blend shapes. El objetivo principal es guiar e informar acerca del barrio con el fin de reconocerlo como un lugar patrimonial.
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    Desarrollo de un indicador de percepción de paz mediante análisis de sentimiento en publicaciones digitales
    (Pontificia Universidad Javariana Cali, 2024) Losada Sandoval, Laura Natalia; Gazabón Mora, Melanie Michelle; Álvarez Bustos, Abel; Ramírez Ovalle, Carlos Ernesto
    Medir la percepción del concepto de paz enmarca una complejidad intrínseca a su naturaleza, ya que se relaciona con aspectos objetivos y subjetivos, aspectos objetivos como la ausencia de conflicto armado, y subjetivos, como la sensación de seguridad. Esta dualidad hace que los métodos convencionales de medición sean insuficientes para capturar la verdadera percepción de la paz en una comunidad. En este contexto, este proyecto titulado “Desarrollo de un Indicador de Percepción de Paz mediante Análisis de Sentimiento en Publicaciones Digitales” se basa en la creciente participación de los periódicos digitales, que reflejan sus opiniones y perspectivas. Desarrolla un indicador para medir la percepción de paz en Bogotá utilizando un modelo de procesamiento de lenguaje natural y análisis de sentimiento, basado específicamente en BERT. Este enfoque permite cuantificar la percepción de paz mediante la categorización de expresiones relacionadas con este concepto, extraídas de publicaciones en periódicos digitales, capturando matices semánticos y emocionales esenciales para comprender el contexto sociocultural de la ciudad. Aquí es donde radica la importancia del proyecto, puesto que se trata del desarrollo de un método de medición que puede capturar la percepción de paz a partir de datos subjetivos. Como resultado, se obtuvo un listado de temas clave con los que los periódicos digitales relacionan la paz, un modelo de categorización de expresiones y un indicador que cuantifica la percepción de paz derivado de la categorización de expresiones. Este indicador, centrado en la caracterización cuantitativa y medible de la noción de paz, se considera una herramienta útil para la formulación de políticas públicas informadas, permitiendo a los responsables de la toma de decisiones, entender mejor las necesidades y percepciones de la población. Con este proyecto se pretende sentar las bases para el desarrollo de un instrumento aplicable en la evaluación de políticas públicas específicas para promover entornos pacíficos basados no solo en indicadores objetivos, sino también en la percepción real de la población.
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    Desarrollo de un sistema de ecualización automática de audio a partir de un modelo de incrustación de palabras
    (Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2024) Rengifo Mera, Juan David; Sarria Montemiranda, Gerardo Mauricio
    En este trabajo se desarrolla una herramienta de ecualización automática basada en descripciones del sonido mediante el uso de modelos de aprendizaje profundo y procesamiento del lenguaje natural. El objetivo es hacer accesible para cualquiera ecualizaciones de audio que respondan a sus deseos creativos, utilizando modelos de incrustación de palabras como GloVe, Tok2Vec, GPT y BERT, y combinándolos en un modelo de ensamble con una capa de atención.
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    Diseño e implementación de un sistema para la clasificación de reseñas en portales web utilizando análisis de sentimientos y modelos ocultos de Markov
    (Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2025) Llanos Gallego, Leidy Tatiana; Díaz Alonso, John; Valencia Marín, Cristhian Kaori
    El proyecto cuenta con el objetivo principal de desarrollar un sistema inteligente que se fundamenta en los Modelos Ocultos de Markov, orientado a la identificación y clasificación de opiniones y emociones en las reseñas de los usuarios presentes en portales web. La estrategia para alcanzar este propósito implico la implementación de una metodología de preprocesamiento de datos integral, que aborda el tratamiento de cadenas de texto mediante modelos de procesamiento del lenguaje natural. El proyecto contemplo la creación de un Modelo Oculto de Márkov diseñado con la capacidad de capturar estructuras latentes y transiciones de estados de ánimo presentes en las reseñas, permitiendo la identificación precisa de los sentimientos expresados por los usuarios. Esta característica distintiva permitió una identificación más precisa de los sentimientos expresados por los usuarios al analizar sus comentarios y críticas. Para validar y perfeccionar este modelo, se llevó a cabo pruebas y evaluaciones exhaustivas utilizando conjuntos de datos reales recopilados de diversos portales web. La atención se centró en evaluar la precisión y eficacia del sistema en términos de clasificación, asegurando así su robustez y utilidad práctica. Como parte integral del enfoque del proyecto, se incorporó un módulo de software en Python para el procesamiento de la base de datos de los portales web, lo que proporciono un conjunto de datos estructurados y categorizados, crucial para el entrenamiento y validación efectiva del modelo. Se aplico técnicas de análisis de texto avanzadas para extraer patrones significativos y tendencias en las opiniones de los usuarios y la utilización del algoritmo de Baum-Welch que se planteó para la estimación de parámetros, contribuyendo así a la mejora continua del rendimiento del sistema, por último, el proyecto implemento un módulo de software desarrollado en Python de los Modelos Ocultos de Márkov y procesamiento de Lenguaje Natural, registrado mediante un documento con el desarrollo del proyecto y los resultados de los análisis realizados, integrando todas las lecciones aprendidas durante las pruebas y evaluaciones previas. Este proceso busco afinar la adaptabilidad del sistema a diversas plataformas web y contextos de uso, una vez implementado se estima que la aplicación de un proyecto de esta clase logra beneficiar a todo tipo de negocios, industrias, y emprendimientos, que busquen mejorar la reputación de su marca, o la satisfacción del consumidor, incorporándose en estrategias de inteligencia de mercado, imponiéndose y aventajando a sus competidores.