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Annotator: una herramienta de anotación de textos asistida por aprendizaje automático Cubo Izquierdo, Carlos Bregón Bregón, Aníbal Silvestre Vilches, Jorge Universidad de Valladolid. Escuela de Ingeniería Informática de Segovia A consecuencia de la evolución de las técnicas de aprendizaje automático hacia el Deep Learning, la disponibilidad de datasets con numerosos ejemplos para el entrenamiento y evaluación de los modelos es crucial para mejorar su desempeño. Dentro de este contexto, las herramientas de anotación de textos son de gran utilidad para la creación de extensos datasets de entidades nombradas personalizados con los que llevar a cabo el proceso de entrenamiento para obtener modelos de Reconocimiento de Entidades Nombradas (NER) de alta precisión en torno al caso de uso al que se apliquen. Este proyecto consiste en la implementación de una herramienta de anotación de textos asistida por aprendizaje automático para el etiquetado de entidades nombradas en documentos de texto. La herramienta permitirá tanto la anotación manual de entidades en el texto como su predicción automática por parte de un modelo de Procesamiento del Lenguaje Natural entrenado. 2021-07-13T10:01:27Z 2021-07-13T10:01:27Z 2021 info:eu-repo/semantics/bachelorThesis https://uvadoc.uva.es/handle/10324/47380 spa info:eu-repo/semantics/openAccess http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional