Application of neural language models for research article classification into sustainable development goals

Simple item page
dc.catalogadorpva
dc.contributor.advisorParra Santander, Denis
dc.contributor.authorFlores Villanueva, Daniela
dc.contributor.otherPontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
dc.date.accessioned2023-01-23T15:34:17Z
dc.date.available2023-01-23T15:34:17Z
dc.date.issued2022
dc.descriptionTesis (Master of Science in Engineering)--Pontificia Universidad Católica de Chile, 2022
dc.description.abstractLa sustentabilidad ha ganado mucha atención recientemente, que se han empezado a evidenciar los efectos del cambio climático y daño al medio ambiente. Esto ha hecho necesario tomar acciones urgentes para poder continuar habitando en el planeta Tierra. Un primer paso en esta dirección es medir la contribución actual de las universidades a los objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS). Así, en esta tesis se exploró el uso de modelos de lenguaje basados en Transformers para desarrollar un clasificador de para artículos académicos. Este modelo podría lograr que las instituciones académicas midan su contribución a la sustentabilidad y también promover la colaboración entre investigadores de diferentes áreas para resolver desafíos del mundo actual. Se propone un modelo RoBERTa al que se aplicó fine-tuning que alcanza un f1-score de 73%. Adicionalmente se estudió el uso de dos técnicas de Inteligencia Artificial Explicable (XAI): mecanismos de atención y gradientes integrados, para entender las predicciones generadas por el modelo. Finalmente, se condujo un estudio de usuario para descubrir cuál de los métodos de explicación descritos es mejor, a través del uso de técnicas de visualización de texto. Se concluye que los mecanismos de atención ayudan más que los gradientes integrados a entender las predicciones del modelo, incluso cuando dichas predicciones son erróneas.
dc.fechaingreso.objetodigital2023-01-23
dc.format.extentxvi, 80 páginas
dc.fuente.origenSRIA
dc.identifier.doi10.7764/tesisUC/ING/66404
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.7764/tesisUC/ING/66404
dc.identifier.urihttps://repositorio.uc.cl/handle/11534/66404
dc.information.autorucEscuela de ingeniería ; Parra Santander, Denis ; 0000-0001-9878-8761 ; 1011554
dc.information.autorucEscuela de ingeniería ; Flores Villanueva, Daniela ; S/I ; 232358
dc.language.isoen
dc.nota.accesoContenido completo
dc.rightsacceso abierto
dc.subjectAprendizaje profundoes_ES
dc.subjectSustentabilidades_ES
dc.subjectInteligencia artificial explicablees_ES
dc.subjectEstudio de usuarioes_ES
dc.subject.ddc620
dc.subject.deweyIngenieríaes_ES
dc.titleApplication of neural language models for research article classification into sustainable development goalses_ES
dc.typetesis de maestría
sipa.codpersvinculados1011554
sipa.codpersvinculados232358
Files
Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
TESIS MAGISTER_DFlores_APPLICATION OF NEURAL LANGUAGE_CENIA.pdf
Size:
5.36 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Download
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
license.txt
Size:
1.98 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description:
Download
Collections
3.01 Tesis magíster