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SELECT PublicObrasAutores.NumeroEmpleado, PublicObrasAutores.ApellidoPaterno, PublicObrasAutores.ApellidoMaterno, PublicObrasAutores.Nombre, PublicObrasAutores.NombreCompleto FROM PublicObrasAutores LEFT JOIN PublicObrasAutoresFil ON PublicObrasAutores.RefPublicacion = PublicObrasAutoresFil.RefPublicacion WHERE PublicObrasAutores.RefPublicacion = '325461' AND PublicObrasAutores.NumeroEmpleado IS NULL AND PublicObrasAutoresFil.CodigoInstitucion IS NOT NULL;

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SELECT Institucion FROM PublicObrasAutoresFil WHERE RefPublicacion = 325461 AND InstitucionPropia = 'S' UNION SELECT Adscripciones.Entidad FROM PublicacionesObras JOIN PublicObrasAutores ON PublicacionesObras.Identificador = PublicObrasAutores.RefPublicacion JOIN Adscripciones ON PublicObrasAutores.NumeroEmpleado = Adscripciones.NumeroEmpleado WHERE (PublicacionesObras.FechaPublicacion BETWEEN Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta OR (PublicacionesObras.FechaPublicacion >= Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta IS NULL)) AND PublicacionesObras.Identificador= 325461

Título del libro: Kdir: Proceedings Of The 8th International Joint Conference On Knowledge Discovery, Knowledge Engineering And Knowledge Management - Vol. 1
Título del capítulo: Efficient Social Network Multilingual Classification using Character, POS n-grams and Dynamic Normalization

Autores UNAM:
JUAN MANUEL TORRES MORENO; AZUCENA MONTES RENDON; GERARDO SIERRA DIAZ;

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Autores externos:

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Idioma:
Inglés

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Año de publicación:
2016

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Palabras clave:

Text Mining; Machine Learning; Classification; n-grams; POS; Blogs; Tweets; Social Network

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Resumen:

In this paper we describe a dynamic normalization process applied to social network multilingual documents (Facebook and Twitter) to improve the performance of the Author profiling task for short texts. After the normalization process, n-grams of characters and n-grams of POS tags are obtained to extract all the possible stylistic information encoded in the documents (emoticons, character flooding, capital letters, references to other users, hyperlinks, hashtags, etc.). Experiments with SVM showed up to 90% of performance.

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Entidades citadas de la UNAM:

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Fuente:



ISBN:
9789897582035
Editorial:
SCITEPRESS

Tipo de producto:
Proceedings Paper

DOI:
10.5220/0006052803070314