TY - JOUR AU - Maria Lorena Talamé AU - Agustina Monge AU - Matias Nicolas Amor AU - Alejandra Carolina Cardoso PY - 2021/12/13 Y2 - 2024/03/28 TI - Creación de corpus de palabras embebidas de tweets generados en Argentina JF - Cuadernos de Ingeniería JA - CI VL - 13 IS - XIII SE - Artículos DO - 10.53794/ci.v13iXIII.357 UR - http://revistas.ucasal.edu.ar/index.php/CI/article/view/357 AB - El procesamiento de textos de cualquier índole es una tarea de gran interés en la comunidad científica. Una de las redes sociales donde frecuentemente las personas se expresan libremente es Twitter, y por lo tanto, es una de las principales fuentes para obtener datos textuales. Para poder realizar cualquier tipo de análisis, como primer paso se debe representar los textos de manera adecuada para que, luego, puedan ser usados por un algoritmo. En este artículo se describe la creación de un corpus de representaciones de palabras obtenidas de Twitter, utilizando Word2Vec. Si bien los conjuntos de tweets utilizados no son masivos, se consideran suficientes para dar el primer paso en la creación de un corpus. Un aporte importante de este trabajo es el entrenamiento de un modelo que captura los modismos y expresiones coloquiales de Argentina, y que incluye emojis y hashtags dentro del espacio vectorial. ER -