Identificación del género de autores de textos cortos

Autores/as

  • Francisco Antonio Castillo Velásquez Universidad Politécnica de Querétaro, División de TI, TM y TA
  • José Luis Godoy Martínez Universidad Politécnica de Querétaro, División de TI, TM y TA
  • Jonny Paul Zavala de Paz Universidad Politécnica de Querétaro, División de TI, TM y TA
  • José Amilcar Rizzo Sierra Universidad Politécnica de Querétaro, División de TI, TM y TA
  • María del Consuelo Patricia Torres Falcón Universidad Politécnica de Querétaro, División de TI, TM y TA

DOI:

https://doi.org/10.13053/cys-25-3-3999

Palabras clave:

Identificación de género, aprendizaje automático, n-gramas, clasificación, autoría

Resumen

En la actualidad, la posibilidad de comunicarse o de expresarse por un medio electrónico es muy amplia: correo electrónico, redes sociales, chats y otras herramientas son usadas por la mayoría de los usuarios de computadoras y dispositivos móviles. Uno de los problemas que se ha presentado con esta forma de comunicación es el exceso, como el plagio, falsa identidad, notas intimidatorias, etc. La atribución de autoría de textos (AAT) se encarga de responder a la cuestión de quién es el autor de un texto, dando algunos ejemplos previos de ese autor (conjunto de entrenamiento). Un proceso útil dentro de la AAT es la identificación de género o sexo (hombre, mujer) y que ha sido estudiado por varios autores, pero principalmente para el inglés. El presente trabajo propone un modelo computacional basado en características léxicas (n-gramas) para la identificación del género para textos cortos en español. Se hicieron pruebas con un corpus de textos de mensajes en redes sociales y blogs, obteniendo resultados prometedores.

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Publicado

2021-08-18

Número

Vol. 25 Núm. 3 (2021): 25(3) 2021

Sección

Artículos

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