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Título : Characterizing and modeling crisis-related conversations in twitter
Autor : Torres, Johnny
Abad, Cristina, Principal Co-Advisor
Vaca, Carmen, Principal Co-Advisor
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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