Algoritmos bioinspirados y transferencia de aprendizaje para optimizar la extracción en twiter de patrones relacionados con el suicidio

Autores/as

  • Damian Martinez-Diaz Tecnológico Nacional De México / Instituto Tecnológico De Aguascalientes (México) Autor/a
  • Francisco-Javier Luna-Rosas Tecnológico Nacional De México / Instituto Tecnológico De Aguascalientes (México) Autor/a
  • Julio-Cesar Martínez-Romo Tecnológico Nacional De México / Instituto Tecnológico De Aguascalientes (México) Autor/a
  • Iván Castillo-Zúñiga Tecnológico Nacional De México / Instituto Tecnológico De Aguascalientes (México) Autor/a
  • Marco-Antonio Hernández- Vargas Tecnológico Nacional De México / Instituto Tecnológico De Aguascalientes (México) Autor/a
  • Mario-Alberto Rodríguez-Díaz Tecnológico Nacional De México / Instituto Tecnológico De Aguascalientes (México) Autor/a

DOI:

https://doi.org/10.52152/D11314

Palabras clave:

Sentiment Analysis, Suicide, Social Networks, Machine Learning, Swarm Intelligence, Análisis de sentimiento, Suicidio, Redes Sociales, Máquinas de Aprendizaje, Inteligencia de Enjambres..

Resumen

La Inteligencia Artificial (IA) ha avanzado notablemente en diversos subcampos, entre los cuales destaca la Inteligencia Artificial General (IAG, por sus siglas en inglés). La AGI se refiere a una forma de IA capaz de realizar cualquier tarea intelectual que un ser humano pueda llevar a cabo, como lo harían los robots humanoides autónomos

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Publicado

2024-11-01

Número

Vol. 99 Núm. 6 (2024)

Sección

Technical Note

Licencia

Derechos de autor 2024 DYNA

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