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Detección de autoría en redes sociales

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dc.contributor.authorVíctor Dorado, Víctor
dc.contributor.directorRodrigo Yuste, Álvaro
dc.contributor.directorPérez García-Plaza, Alberto
dc.date.accessioned2025-07-09T15:19:43Z
dc.date.available2025-07-09T15:19:43Z
dc.date.issued2025-06-04
dc.description.abstractLa atribución de autoría en textos breves como los tuits plantea desafíos importantes por su escasa longitud, la variabilidad estilística y la alta ambigüedad entre usuarios. Este TFM se desarrolla a partir de tuits en español e inglés relacionados con la Cumbre Climática COP27 (Sharm el-Sheikh, noviembre de 2022), con el objetivo de construir un modelo que identifique a los autores más probables a partir de los textos. Para ello se emplean arquitecturas tipo Transformer. Los resultados muestran un rendimiento aceptable con pocos autores, pero una degradación clara a medida que se amplía el número de candidatos, especialmente en el caso del inglés.es
dc.description.abstract Authorship attribution in short texts like tweets presents significant challenges due to their limited length, stylistic variability, and ambiguity between users. This Master's Thesis is based on datasets of tweets in Spanish and English related to the COP27 Climate Summit (Sharm el-Sheikh, November 2022), aiming to build a model capable of identifying the most likely authors from the text alone. Transformer-based architectures are employed. Results show reasonable performance with a small number of candidate authors, but a clear drop in accuracy as the author pool increases—especially for the English dataset.en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2025-07-09T15:19:43Z (GMT). No. of bitstreams: 1 VíctorDorado_Víctor_TFM_JORGE PEREZ MARTIN.pdf: 2948484 bytes, checksum: a2d0db93f4cdc4e97f19245c6d2f0e45 (MD5) Previous issue date: 2025-06-04en
dc.identifier.citationVíctor Dorado, Víctor. Trabajo Fin de Máster: "Detección de autoría en redes sociales". Universidad Nacional de Educación a Distancia (UNED) 2025
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14468/29349
dc.language.isoes
dc.publisherUniversidad Nacional de Educación a Distancia (UNED). E.T.S. de Ingeniería Informática
dc.relation.centerE.T.S. de Ingeniería Informática
dc.relation.degreeMáster Universitario en Ingeniería y Ciencia de Datos
dc.relation.departmentInteligencia Artificial
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.es
dc.subject1203.04 Inteligencia artificial
dc.titleDetección de autoría en redes socialeses
dc.typemaster thesisen
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