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dc.rights.license http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 es_ES
dc.contributor Saul Tovar Arriaga es_ES
dc.creator Damián Solís Rosas es_ES
dc.date 2020-02-03
dc.date.accessioned 2020-01-22T16:14:46Z
dc.date.available 2020-01-22T16:14:46Z
dc.date.issued 2020-02-03
dc.identifier.uri http://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/1942
dc.description Los efectos en la capacidad lingüística de las personas con algún tipo de demencia se reflejan en el léxico (sus diccionarios mentales y su habilidad para entender palabras complejas) más que en su habilidad para formular enunciados completos y fluentes. Análisis indican que la riqueza del léxico y la fluencia para hablar no son buenas cualidades en personas que padecen algún tipo de demencia (Bucks et al 2000). Existen estudios previos de las patologías del habla, las cuales incluyen el uso de pausas, palabras de relleno, palabras inventadas, reinicios, repeticiones, enunciados incompletos y difluencias (Guinn and Singer, 2014). Todos los factores anteriores se pueden presentar en individuos con algún tipo de demencia. A través de un análisis estadístico de métricas lingüísticas se buscan patrones para clasificar conversaciones de personas con demencia y personas sin demencia. Se usan dos algoritmos de aprendizaje automático para la clasificación binaria de la presencia o ausencia de demencia. El primero es una red neuronal de 3 capas la cual obtuvo una exactitud del 78.01 % en la clasificación de las conversaciones, y el segundo una máquina de soporte de vectores el cual obtuvo un 86.42% de exactitud. es_ES
dc.format Adobe PDF es_ES
dc.language.iso Español es_ES
dc.relation.requires Si es_ES
dc.rights En Embargo es_ES
dc.subject Procesamiento de Lenguaje Natural es_ES
dc.subject Clasifiación de texto es_ES
dc.subject demencia es_ES
dc.subject red neuronal es_ES
dc.subject.classification INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA es_ES
dc.title Procesamiento de Lenguaje Natural para la búsqueda de patrones en demencia es_ES
dc.type Tesis de maestría es_ES
dc.creator.tid Clave CV CONACyT es_ES
dc.contributor.tid curp es_ES
dc.creator.identificador 823435 es_ES
dc.contributor.identificador TOAS790720HQTVRL08 es_ES
dc.contributor.role Director es_ES
dc.degree.name Maestría en Ciencias en Inteligencia Artificial es_ES
dc.degree.department Facultad de Ingeniería es_ES
dc.degree.level Maestría es_ES


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Nombre: RI005005.pdf
Tamaño: 3.435Mb
Formato: PDF
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