ISISTAN 23985
INSTITUTO SUPERIOR DE INGENIERIA DEL SOFTWARE
Unidad Ejecutora - UE
congresos y reuniones científicas
Título:
Detección de Incidentes de Tránsito en Twitter
Autor/es:
ALVARO SORIA; MARCELO CAMPO; BRIAN CAIMMI; LUIS BERDUN; SEBASTIAN VALLEJOS; ANALIA AMANDI
Lugar:
Buenos Aires
Reunión:
Congreso; IEEE Biennial Congress of Argentina (ARGENCON); 2016
Institución organizadora:
IEEE
Resumen:
En la actualidad, el tránsito se ha vuelto un verdadero caos en las grandes urbes, afectando la movilidad de millones de personas. Paralelamente, las redes socialesmanipulan grandes cantidades de publicaciones que tratan diversos tópicos. En particular, muchas de estas publicaciones son compartidas con el objetivo de alertar sobre incidentes de tránsito. En este trabajo, se propone un enfoque que combina técnicas de Machine Learning y Procesamiento de Lenguaje Natural para la detección de incidentes de tránsito publicados en Twitter. La viabilidad y efectividad de este enfoque fue evaluada en un caso de estudio mostrando resultados alentadores.
