Clasificación de múltiples motivaciones en preguntas de cQ&A, con aprendizaje supervisado multi-etiqueta

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dc.contributor.advisorFigueroa, Alejandra
dc.contributor.authorEspina Leyton, Alexander
dc.contributor.editorFacultad de Ingeniería
dc.date.accessioned2020-12-10T12:05:28Z
dc.date.available2020-12-10T12:05:28Z
dc.date.issued2018
dc.descriptionTesis (Magíster en Ciencias de la Computación)es
dc.description.abstractEl siguiente trabajo de investigación, presenta un novedoso marco de desarrollo para identificar aquellas motivaciones que conducen a un usuario a emitir una pregunta en una Comunidad de Preguntas y Respuestas (cQ&A), utilizando métodos de clasificación multi-etiqueta. Es de gran utilidad, ya que el comportamiento humano se ha vuelto una valiosa fuente de información para entender como las personas buscan información en la web, aspecto relevante para las cQ&A. Basándose en estudios previos [Choi and Shah, 2015], se asume la existencia de una o múltiples motivaciones presentes a la hora de escribir una pregunta en una cQ&A como Yahoo! Answers, Stack Exchange o Wiki Answers. El conocer y entender qué es lo que motiva a los usuarios a efectuar una pregunta, puede ayudar a la cQ&A a entregarle al usuario, tanto una respuesta más adecuada, ya que no sólo basta que ésta se encuentre en la base de conocimientos de la cQ&A, sino que también, ésta debe compartir las mismas motivaciones. De esta forma, este proyecto propone mejorar la experiencia de los usuarios, entregándoles a quienes respondan, una interfaz que no sólo cumpla con la expectativa, sino que también con la motivación del usuario que escribió la pregunta. Además comprender qué es lo que motiva a los usuarios hacer preguntas en las categorías existentes en una comunidad. La hipótesis de este trabajo tiene como objetivo validar el uso de clasificadores con múltiples etiquetas, como la metodología correcta para la selección de múltiples mo- tivaciones presentes en una pregunta, de modo que sea reproducible y con resultados contrastables. Además demostrar que la clasificación multi-etiqueta, es mejor enfoque que la clasi- ficación multi-clase, dada las características del problema y si existe correlación entre etiquetas se detectará. Con esta base, se hará una recolección de registros de motivaciones, se seleccionarán aquellas características que impactan de mayor forma a los clasificadores y se generará un modelo multi-etiqueta y multi-clase el cual será comparado, con el fin de comprobar esta hipótesis. En resumen, los resultados muestran que un enfoque multi-etiqueta es útil para de- terminar la presencia de motivaciones tras una pregunta en una cQ&A, sobre todo por la relación que existen entre motivaciones y características lingüísticas presentes, las cuales definen un precedente sobre el comportamiento de personas en las cQ&A y los elementos que considerar a la hora de buscar satisfacer una necesidad que les aqueja.es
dc.identifier.urihttp://repositorio.unab.cl/xmlui/handle/ria/16905
dc.language.isoeses
dc.publisherUniversidad Andrés Belloes
dc.subjectPreguntas y Respuestases
dc.subjectProcesamiento de Datoses
dc.titleClasificación de múltiples motivaciones en preguntas de cQ&A, con aprendizaje supervisado multi-etiquetaes
dc.typeTesises
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