Plataforma para la etiquetación asistida de casos de riesgo temprano en internet
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http://hdl.handle.net/2183/24557
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Plataforma para la etiquetación asistida de casos de riesgo temprano en internetAutor(es)
Director(es)
Parapar, JavierValcarce, Daniel
Data
2019Centro/Dpto/Entidade
Enxeñaría informática, Grao enDescrición
Traballo fin de grao (UDC.FIC). Enxeñaría informática. Curso 2018/2019Resumo
[Resumen] Desde la invención de la World Wide Web, la necesidad de los usuarios por buscar información en Internet no ha parado de aumentar. Esto ha provocado que crezcan de manera continua los sistemas de recuperación de información y los ámbitos donde esta disciplina tiene alguna aplicación. Por esto, es necesario elaborar metodologías y herramientas que permitan realizar una correcta evaluación de estos nuevos sistemas. El objetivo de este proyecto es diseñar y construir una plataforma que permita la etiquetación de documentos eficiente por parte de los asesores asociados a casos de trastornos psicológicos y mentales. Esta plataforma se usará para construir la colección de prueba en la competición de CLEF eRisk de 2020, que se celebra con el objetivo de evaluar la efectividad de metodologías y métricas para la detección temprana de casos de riesgo en Internet, especialmente aquellos relacionados con la salud, como la anorexia o la depresión. También se busca que la plataforma sea flexible a la hora de poder añadir nuevos modelos de recuperación o nuevas estrategias de pooling. Para poder lograr una correcta consecución de estos objetivos se ha decidido emplear una metodología ágil con ciclos iterativos e incrementales que permiten adaptarse a las circunstancias cambiantes del proyecto. Siguiendo este proceso se ha obtenido una aplicación de calidad que cumple con los objetivos establecidos. [Abstract] Since the invention of the World Wide Web, the need for users to search for information on the Internet has not stopped increasing. This has led to the continuous growth of information retrieval systems and the areas where this discipline has some application. For this reason, it is necessary to develop methodologies and tools that allow a correct evaluation of these new systems. The aim of this project is to design and build a platform that allows the efficient labeling of documents by asessors associated with cases of psychological and mental disorders. This platform will be used to build the test collection in the 2020 CLEF eRisk competition, which is held with the aim of evaluating the effectiveness of ethodologies and metrics for the early detection of risk cases on the Internet, especially those related to health, such as anorexia or depression. The platform is also intended to be flexible when adding new recovery models or new pooling strategies. In order to achieve these objectives correctly, it has been decided to use an agile methodology with iterative and incremental cycles that allow adaptation to the changing circumstances of the project. Following this process has resulted in a quality application that meets the established objectives.
Palabras chave
Recuperación de información
Evaluación
Pooling
Colecciones
CLEF eRisk
TREC
Cranfield
Information retrieval
Evaluation
Collections
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