A lo largo del máster he desarrollado muchos trabajos, y este es uno de los que más creo que les puede interesar a más de alguno de mis compatriotas (Gracias Dani Gayo por toda tu ayuda).
Es Twitter hoy en día uno de los principales canales de difusión de contenidos a nivel mundial, y en Chile particularmente uno de los más utilizados.
Les dejo tal como lo enuncia el título, un artículo que escribí para la asignatura de Web Semántica (la del lado obscuro por así llamarlo) en donde se muestra la evolución temática que ocurrió los días posteriores sobre Twitter al analizar la información marcada por algunas hashtags (#terremotochile y #chile). Les dejo el abstract para que lo miren, si les interesa lo pueden descargar al final de la página para leerlo completo. En el apartado siguiente, se describe el método utilizado en profundidad realizando una descripción de cada uno de los pasos efectuados para la obtención de datos analizables. La tercera parte del trabajo muestra los resultados del análisis y explica el por qué de la información obtenida. Por último, se exponen las conclusiones del presente trabajo.
Resúmen
En este artículo se expone un método de extracción de términos para un conjunto de mensajes de microblogging asociados al reciente terremoto de
Chile. En él se utiliza la técnica Likelihood Radio Test - desde ahora LL - y otras técnicas que se describen en a lo largo del artículo.
El artículo está formado por la siguiente estructura: Primero se realiza una introducción en donde se exponen de manera sencilla los conceptos
previos y el contexto del problema sobre el cual se trabaja.
Al final del artículo se agrega también una tabla con los conceptos más relevantes y las puntuaciones obtenidas aplicando LL.
