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Urbina Pereyra, Jaime Roberto
Villanueva Espinoza, María del Rosario
Saira Alvarez, Héctor Andrés
Concepción Tiza, Miguel Angel
2021-07-22T15:45:37Z
2021-07-22T15:45:37Z
2021-01-04
http://hdl.handle.net/10757/656797
Desde las últimas décadas, el impacto negativo que generan las actividades humanas ha incrementado la importancia de la protección del medio ambiente año tras año tanto en el mundo como en el Perú. Por esta razón, los gobiernos a nivel mundial implementan mecanismos de protección ambiental tales como las denuncias ambientales. Estas permiten a la población informar sobre una posible contaminación ambiental a las autoridades competentes con el fin de que tomen las acciones necesarias, para esto, es necesario que las denuncias sean formuladas, clasificadas y derivadas de forma correcta y oportuna. Sin embargo, para realizar esas tareas de forma correcta se requiere de un amplio conocimiento técnico y legal que pocas personas poseen, esto lleva a que las denuncias ambientales no puedan ser atendidas de forma rápida y eficiente generando malestar en la población afectada. Frente a esta problemática, se propone una solución informática que gestione de forma automática la clasificación y derivación de denuncias ambientales mediante el uso del aprendizaje de máquina. Considerando que la mayoría de las denuncias ambientales consisten en textos se aplica técnicas de procesamiento de lenguaje natural que mediante algoritmos de clasificación de múltiples etiquetas se pueda clasificar automáticamente las denuncias ambientales lo que mejorará los tiempos de atención. (es_PE)
Since the last decades, the negative impact generated by human activities has increased the importance of protecting the environment year after year both in the world and in Peru. For this reason, governments worldwide implement mechanisms for environmental protection such as environmental complaints. These allow the population to report possible environmental contamination to the competent authorities for them to take the necessary actions, for this, it is necessary that the complaints be formulated, classified, and derived in a correct and timely manner. However, to perform these tasks correctly requires extensive technical and legal knowledge that few people possess, this means that environmental complaints cannot be dealt with quickly and efficiently, generating discomfort in the affected population. Faced with this problem, a computer solution is proposed that automatically manages the classification and derivation of environmental complaints using machine learning. Considering that most environmental complaints consists of texts, natural language processing techniques are applied that, using multi-label classification algorithms, environmental complaints can be automatically classified, which will improve service times. (es_PE)
Tesis (es_PE)
application/pdf (es_PE)
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application/msword (es_PE)
spa (es_PE)
Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC) (es_PE)
info:eu-repo/semantics/openAccess (es_PE)
Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (*)
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ (*)
Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC) (es_PE)
Repositorio Académico - UPC (es_PE)
Denuncias ambientales (es_PE)
Aprendizaje supervisado (es_PE)
Aprendizaje de máquina (es_PE)
Procesamiento de lenguaje natural (es_PE)
Environmental complaints (es_PE)
Supervised learning (es_PE)
Machine learning (es_PE)
Natural language processing (es_PE)
Sistema de gestión y clasificación automática de denuncias ambientales mediante aprendizaje de máquina (es_PE)
Management and automatic classification of environmental complaints system using machine learning (es_PE)
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Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC). División de Estudios Profesionales para Ejecutivos (EPE) (es_PE)
Ingeniería de Sistemas (es_PE)
Licenciatura (es_PE)
Ingeniero de sistemas (es_PE)
PE (es_PE)
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División de Estudios Profesionales para Ejecutivos (EPE) (es_PE)
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https://orcid.org/0000-0002-2259-639X (es_PE)
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https://orcid.org/0000-0002-0563-4913 (es_PE)
612076 (es_PE)
https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis (es_PE)
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