| dc.contributor.advisor | Gaitan Ospina, Rafael | |
| dc.coverage.spatial | cead_-_josé_celestino_mutis | |
| dc.creator | Carrasco Ortiz, Jorge Mario | |
| dc.date.accessioned | 2024-07-15T16:35:29Z | |
| dc.date.available | 2024-07-15T16:35:29Z | |
| dc.date.created | 2024-06-30 | |
| dc.identifier.uri | https://repository.unad.edu.co/handle/10596/62881 | |
| dc.description.abstract | El proyecto se centra en desarrollar un modelo de aprendizaje computacional para automatizar la gestión documental de correos electrónicos en la Agencia Nacional de Defensa Jurídica del Estado (ANDJE). Se basa en un enfoque experimental dividido en las fases de preprocesamiento del texto, representación de texto y evaluación de métodos de clasificación. Utiliza técnicas avanzadas de procesamiento de lenguaje natural, como BoW, Word Embedding y Large Language Models, para transformar y comprender el contenido de los correos. El diseño se fundamenta en modelos de aprendizaje automático y algoritmos de clasificación supervisada. Esta metodología permitirá construir un modelo que optimice la categorización automática de correos, mejorando la eficiencia y precisión en la gestión documental de la Agencia. | |
| dc.format | pdf | |
| dc.title | Modelo predictivo para la gestión documental de los correos electrónicos de radicación para la Agencia Nacional de Defensa jurídica del Estado | |
| dc.type | Proyecto aplicado | |
| dc.subject.keywords | Word Embedding | |
| dc.subject.keywords | LLM’s | |
| dc.subject.keywords | Clasificación de textos | |
| dc.description.abstractenglish | The project focuses on developing a computational learning model to automate email document management at the Agencia Nacional de Defensa Jurídica del Estado (ANDJE). It is based on an experimental approach divided into phases of text preprocessing, text representation, and evaluation of classification methods. It uses advanced natural language processing techniques such as Bag of Words (BoW), Word Embedding, and Large Language Models (LLMs) to transform and understand the email content. The design is based on machine learning models and supervised classification algorithms. This methodology will allow building a model that optimizes automatic email categorization, improving efficiency and accuracy in the Agency's document management. | |
| dc.subject.category | Analítica de datos | |
| dc.subject.category | Machine Learning | |
| dc.subject.category | Procesamiento de Lenguaje Natural | |
| dc.subject.category | Ciencia de datos | |