Comparando técnicas de minería de datos en un centro de emergencias

Paúl Andrés Patiño León, Byron Stalyn Gutiérrez García, Brandon Iván Llivisaca Largo, Marcos Orellana, Priscila Cedillo
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Abstract

El procesamiento del lenguaje natural es un campo dentro de la inteligencia artificial que estudia cómo modelar computacionalmente el lenguaje humano.  La representación de palabras a través de vectores, conocida como Word embeddings, se populariza en los últimos años a través de técnicas como Doc2Vec o Word2Vec.  El presente estudio evalúa el uso de Doc2Vec en un conjunto de conversaciones recopiladas por el centro de emergencia ECU911, perteneciente al cantón Cuenca de la provincia del Azuay durante el año 2020, con el fin de clasificar los incidentes para que el operador pueda tomar la mejor decisión, en cuanto a las acciones a realizar cuando se presente una emergencia. Además, se compara Doc2Vec con la técnica Word2Vec para verificar su nivel de desempeño tanto en precisión como en tiempo.  A base de las pruebas realizadas se concluye que Doc2Vec tiene un desempeño sólido al utilizar modelos entrenados con gran corpus, superando a Word2Vec en este aspecto.
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比较应急中心的数据挖掘技术
自然语言处理是人工智能研究如何计算模拟人类语言的一个领域。通过向量表示单词,即Word embeddings,近年来通过Doc2Vec或Word2Vec等技术流行起来。本研究评估使用Doc2Vec包含一组对话收集ECU911紧急中心期间省、州省海盆,到2020年,以经营者分类为事件可以做出最好的决定,至于股票进行时出现紧急事件。此外,将Doc2Vec与Word2Vec技术进行比较,以验证其准确性和时间性能水平。通过对Doc2Vec的测试,我们得出结论,Doc2Vec在使用大语料库训练模型时具有良好的性能,在这方面优于Word2Vec。
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