Entendimiento del Lenguaje Natural
Inteligencia Artificial
Esta sección presenta artículos relacionados con el enfoque del entendimiento del lenguaje natural, su aplicación en análisis de datos, ciberseguridad, minería de textos y aprendizaje profundo.
A Natural Language Processing (NLP) Evaluation on COVID-19 Rumour Dataset Using Deep Learning Techniques
Evaluación del procesamiento del lenguaje natural (PLN) en el conjunto de datos de rumores COVID-19 mediante técnicas de aprendizaje profundo
El objetivo del estudio es proponer una solución novedosa para detectar noticias falsas utilizando máquinas de última generación y modelos de aprendizaje profundo (DL). Los autores adaptaron un conjunto de datos de rumores sobre COVID-19 alojados en sitios web de noticias y los analizaron utilizando enfoques de procesamiento del lenguaje natural (PLN) y DL; basándose en la exactitud, la precisión, el recuerdo y la puntuación f1, evaluaron la eficacia de los algoritmos ML y DL. Los resultados mostraron que fueron filtrados comentarios en Google y Twitter relacionados con las noticias falsas sobre COVID-19. Los autores resaltan que fue evaluado el rendimiento de los modelos utilizados en la investigación en términos de veracidad, postura y opinión.
Este documento es un articulo elaborado por Rubia Fatima, Mohammed A. El-Asendi, Naila Samad Shaikh, Adnan Riaz, Sadique Ahmad, Khaled A. Z. Alyamani, Muhammad Nabeel, Javed Ali Khan, Ahsan Yasin y Rana M. Amir Latif (Universidad de Tsinghua, Universidad Tecnológica del Sur de China, China, Escuela Universitaria Pública para Mujeres, Universidad del Aire, Universidad Bahria de Karachi, Universidad de Ciencia y Tecnología de Bannu, Pakistán y Universidad Rey Faisal, Universidad Príncipe Sultán, Arabia Saudí) para la revista Computational Intelligence and Neuroscience Vol. 2022. Publicación de Hindawi. Contacto: [email protected]
Uncovering Cybercrimes in Social Media through Natural Language Processing
Descubrir ciberdelitos en las redes sociales mediante el procesamiento del lenguaje natural
Uno de los atractivos de las aplicaciones de procesamiento del lenguaje natural (PNL) es el respaldo que podría representar frente a la seguridad, la detección y la prevención de ciberdelitos. Este artículo propone una solución utilizando PNL basado en redes neuronales para monitorear actividades sospechosas en las redes sociales que permitiría identificar y prevenir ciberdelitos. Un LEA puede encontrar posts similares agrupados en clusters, luego determinar su nivel de polaridad e identificar un subconjunto de cuentas de usuario que promueven actividades violentas para ser revisadas como parte de un esfuerzo para prevenir delitos y específicamente la manipulación social hostil (HSM).
Este documento es un articulo elaborado por Julián Ramírez Sánchez, Alejandra Campo-Archbold, Andrés Zapata Rozo, Daniel Díaz-López, Javier Pastor-Galindo, Félix Gómez Mármol y Julián Aponte Díaz (Universidad del Rosario, Armada Nacional de Colombia, Colombia y Universidad de Murcia, España) para la revista Complexity Vol. 2021. Publicación de Hindawi. Contacto: [email protected]
