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https://repository.unad.edu.co/handle/10596/62881| Title: | Modelo predictivo para la gestión documental de los correos electrónicos de radicación para la Agencia Nacional de Defensa jurídica del Estado |
| metadata.dc.creator: | Carrasco Ortiz, Jorge Mario |
| metadata.dc.date.created: | 2024-06-30 |
| metadata.dc.subject.keywords: | Word Embedding LLM’s Clasificación de textos |
| metadata.dc.format.*: | |
| metadata.dc.type: | Proyecto aplicado |
| 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. |
| URI: | https://repository.unad.edu.co/handle/10596/62881 |
| metadata.dc.subject.category: | Analítica de datos Machine Learning Procesamiento de Lenguaje Natural Ciencia de datos |
| metadata.dc.coverage.spatial: | cead_-_josé_celestino_mutis |
| Appears in Collections: | Especialización en Ciencia de Datos y Analítica |
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