Agesta Pérez-Ilzarbe, Ibai2024-08-292024-08-292024https://academica-e.unavarra.es/handle/2454/51499En el marco del procesamiento del lenguaje natural, se realizan diferentes técnicas de preprocesado de texto y se utilizan modelos clásicos de Aprendizaje Automático y modelos de Aprendizaje Profundo para comparar sus rendimientos en un conjunto de datos que trata de clasificar textos en euskera en diferentes categorías. Después, se trata de analizar y comparar los diferentes métodos de preprocesado y de clasificación, así como sus respectivos parámetros para estudiar cómo se comportan estos algoritmos en un idioma distinto al que se usó en la creación de los modelos.Different text preprocessing techniques, classic Machine Learning models and Deep Learning models are implemented and developed for compare their performance on a data set that tries to classify Basque texts into different categories. Afterwards, we analyze and compare the different preprocessing and classification methods, as well as their respective parameters to study how these algorithms behave in a language other than the one used to create the models.application/pdfspaClasificación de textoAprendizaje automáticoAprendizaje profundoEuskeraText classificationMachine LearningDeep LearningBasqueinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis2024-08-27info:eu-repo/semantics/openAccess