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http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/54426| Título : | Characterizing and modeling crisis-related conversations in twitter |
| Autor : | Torres, Johnny Abad, Cristina, Director Vaca, Carmen, Co-Director |
| Palabras clave : | Machine learning models automatically label thedata conversation on Twitter |
| Fecha de publicación : | 2020 |
| Editorial : | ESPOL. FIEC. |
| Citación : | Torres, J. (202). Characterizing and modeling crisis-related conversations in twitter. (Doctoral Thesis). Escuela Superior Politécnica del Litoral. Guayaquil. |
| Resumen : | In this doctoral thesis, text data extracted from Twitter conversations regarding a natural disasteris analyzed and modelled. In doing so, contributions in different areas emerge: novel Twitterconversation datasets, new tasks scenarios, machine learning models to automatically label thedata. The main goal is to develop a conversational model to help NGOs to cope with the overwhelmingamount of data in the form of conversations, enabling citizens to contribute more efficiently duringnatural disasters. |
| URI : | http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/54426 |
| Aparece en las colecciones: | Tesis de Doctorado en Ciencias Computacionales Aplicadas |
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| Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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