Andrés Mauricio Grisales-Aguirre, Carlos Julio Figueroa-Vallejo
{"title":"主题建模应用于分析机器学习在系统评论中的作用","authors":"Andrés Mauricio Grisales-Aguirre, Carlos Julio Figueroa-Vallejo","doi":"10.19053/20278306.v12.n2.2022.15271","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"El objetivo de la investigación fue analizar el papel del aprendizaje automático de datos en las revisiones sistemáticas de literatura. Se aplicó la técnica de Procesamiento de Lenguaje Natural denominada modelado de tópicos, a un conjunto de títulos y resúmenes recopilados de la base de datos Scopus. Especificamente se utilizó la técnica de Asignación Latente de Dirichlet (LDA), a partir de la cual se lograron descubrir y comprender las temáticas subyacentes en la colección de documentos. Los resultados mostraron la utilidad de la técnica utilizada en la revisión exploratoria de literatura, al permitir agrupar los resultados por temáticas. Igualmente, se pudo identificar las áreas y actividades específicas donde más se ha aplicado el aprendizaje automático, en lo referente a revisiones de literatura. Se concluye que la técnica LDA es una estrategia fácil de utilizar y cuyos resultados permiten abordar una amplia colección de documentos de manera sistemática y coherente, reduciendo notablemente el tiempo de la revisión.","PeriodicalId":31422,"journal":{"name":"Revista de Investigacion Desarrollo e Innovacion","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2022-08-15","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"1","resultStr":"{\"title\":\"Modelado de tópicos aplicado al análisis del papel del aprendizaje automático en revisiones sistemáticas\",\"authors\":\"Andrés Mauricio Grisales-Aguirre, Carlos Julio Figueroa-Vallejo\",\"doi\":\"10.19053/20278306.v12.n2.2022.15271\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"El objetivo de la investigación fue analizar el papel del aprendizaje automático de datos en las revisiones sistemáticas de literatura. Se aplicó la técnica de Procesamiento de Lenguaje Natural denominada modelado de tópicos, a un conjunto de títulos y resúmenes recopilados de la base de datos Scopus. Especificamente se utilizó la técnica de Asignación Latente de Dirichlet (LDA), a partir de la cual se lograron descubrir y comprender las temáticas subyacentes en la colección de documentos. Los resultados mostraron la utilidad de la técnica utilizada en la revisión exploratoria de literatura, al permitir agrupar los resultados por temáticas. Igualmente, se pudo identificar las áreas y actividades específicas donde más se ha aplicado el aprendizaje automático, en lo referente a revisiones de literatura. Se concluye que la técnica LDA es una estrategia fácil de utilizar y cuyos resultados permiten abordar una amplia colección de documentos de manera sistemática y coherente, reduciendo notablemente el tiempo de la revisión.\",\"PeriodicalId\":31422,\"journal\":{\"name\":\"Revista de Investigacion Desarrollo e Innovacion\",\"volume\":\" \",\"pages\":\"\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2022-08-15\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"1\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Revista de Investigacion Desarrollo e Innovacion\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.19053/20278306.v12.n2.2022.15271\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Revista de Investigacion Desarrollo e Innovacion","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.19053/20278306.v12.n2.2022.15271","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
Modelado de tópicos aplicado al análisis del papel del aprendizaje automático en revisiones sistemáticas
El objetivo de la investigación fue analizar el papel del aprendizaje automático de datos en las revisiones sistemáticas de literatura. Se aplicó la técnica de Procesamiento de Lenguaje Natural denominada modelado de tópicos, a un conjunto de títulos y resúmenes recopilados de la base de datos Scopus. Especificamente se utilizó la técnica de Asignación Latente de Dirichlet (LDA), a partir de la cual se lograron descubrir y comprender las temáticas subyacentes en la colección de documentos. Los resultados mostraron la utilidad de la técnica utilizada en la revisión exploratoria de literatura, al permitir agrupar los resultados por temáticas. Igualmente, se pudo identificar las áreas y actividades específicas donde más se ha aplicado el aprendizaje automático, en lo referente a revisiones de literatura. Se concluye que la técnica LDA es una estrategia fácil de utilizar y cuyos resultados permiten abordar una amplia colección de documentos de manera sistemática y coherente, reduciendo notablemente el tiempo de la revisión.