Empreu aquest identificador per citar o enllaçar aquest ítem:
http://hdl.handle.net/10609/145506
Títol: | Clasificador de información en Salud de YouTube |
Autoria: | Belenguer Querol, Laura |
Tutor: | Sanchez-Bocanegra, Carlos Luis |
Altres: | Fernández Sierra, Alberto |
Resum: | En l'actualitat tant pacients com professionals de la salut, utilitzen les xarxes socials per a informar-se sobre malalties i tractaments. Aquests canals no són unidireccionals, ja que permeten intercanviar experiències i opinions entre usuaris. Ofereixen immediatesa i accés a una àmplia comunitat amb els mateixos interessos en determinades temàtiques de salut. El potencial de les xarxes socials per a la difusió d'informació en salut és evident. No obstant això, la informació publicada manca de la rigorositat de les publicacions científiques i resulta difícil determinar la veracitat de la informació difosa en vídeos i comentaris. En aquest treball, es presenta una metodologia basada en el processament de llenguatge natural (NLP) per a analitzar dels textos dels vídeos i el reconeixement d'entitats nomenades (NER) per a identificar termes rellevants en coronavirus. |
Paraules clau: | COVID-19 YouTube xarxes socials |
Tipus de document: | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
Data de publicació: | 1-jun-2022 |
Llicència de publicació: | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/ |
Apareix a les col·leccions: | Bachelor thesis, research projects, etc. |
Arxius per aquest ítem:
Arxiu | Descripció | Mida | Format | |
---|---|---|---|---|
lbelenguerTFM0622memoria.pdf | Memoria del TFM | 4,04 MB | Adobe PDF | Veure/Obrir |
Comparteix:
Aquest ítem està subjecte a una llicència de Creative Commons Llicència Creative Commons