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000108633 005__ 20211216104750.0
000108633 037__ $$aTAZ-TFM-2021-906
000108633 041__ $$aspa
000108633 1001_ $$aOscoz Villanueva, Ignacio
000108633 24200 $$aAnalysis of Deep learning techniques for the automatic generation of keywords
000108633 24500 $$aAnálisis de técnicas de Deep learning para la generación automática de Keywords
000108633 260__ $$aZaragoza$$bUniversidad de Zaragoza$$c2021
000108633 500__ $$aCon la colaboración con la empresa Quarizmi.
000108633 506__ $$aby-nc-sa$$bCreative Commons$$c3.0$$uhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/
000108633 520__ $$aDiferentes técnicas de inteligencia artificial han sido utilizadas como herramientas para automatizar la generación y gestión de campañas de marketing en la plataforma Google Ads. En este contexto, la minería de textos puede servir para la generación automática de palabras clave utilizando técnicas de aprendizaje profundo. El objetivo de este trabajo ha sido intentar desarrollar una herramienta sistemática, basada esencialmente en redes neuronales, para la generación de Keywords. Con este fin, se ha realizado un estudio previo sobre el estado del arte con el fin de identificar las posibles alternativas que existen, y tratar de implementar algunas de ellas, para después analizar su funcionamiento. Se ha analizado cómo la codificación de la información, carácter a carácter o como palabras, puede ser muy importante a la hora de conseguir unos modelos con mejor capacidad predictiva, y como su utilidad depende de la complejidad del modelo utilizado y del tamaño muestral. La modelización se realizó mediante redes recurrentes y redes de convolución, asociando la mejora en los resultados a la técnica de modelado más adecuada dependiendo de los textos originales.<br /><br />
000108633 521__ $$aMáster Universitario en Modelización e Investigación Matemática, Estadística y Computación
000108633 540__ $$aDerechos regulados por licencia Creative Commons
000108633 700__ $$aPey Pérez, Jon$$edir.
000108633 700__ $$aEsteban Escaño, Luis Mariano$$edir.
000108633 7102_ $$aUniversidad de Zaragoza$$bMétodos Estadísticos$$cEstadística e Investigación Operativa
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