Cambios

              
    

          
          
        
        

            
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64
co-dirigi\u00f3 el ensayo de tesis titulado \u00abA Comparative Study 
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co-dirigi\u00f3 el ensayo de tesis titulado \u00abA Comparative Study 
            
65
of BERT-CNN and GCN for Hate Speech Detection\u00bb, desarrollado por 
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of BERT-CNN and GCN for Hate Speech Detection\u00bb, desarrollado por 
            
66
el estudiante Shasank Sekhar Pandey del programa Computer Science BSc 
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el estudiante Shasank Sekhar Pandey del programa Computer Science BSc 
            
67
de la University of Twente (Pa\u00edses Bajos). El trabajo realiza una 
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de la University of Twente (Pa\u00edses Bajos). El trabajo realiza una 
            
68
comparaci\u00f3n detallada entre dos t\u00e9cnicas de 
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comparaci\u00f3n detallada entre dos t\u00e9cnicas de 
            
69
clasificaci\u00f3n de discurso de odio en redes sociales, BERT-CNN y 
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clasificaci\u00f3n de discurso de odio en redes sociales, BERT-CNN y 
            
70
Graph Convolutional Network (GCN), utilizando un conjunto de datos de 
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Graph Convolutional Network (GCN), utilizando un conjunto de datos de 
            
71
Twitter. Los resultados muestran que el modelo BERT-CNN requiere menos 
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Twitter. Los resultados muestran que el modelo BERT-CNN requiere menos 
            
72
recursos computacionales y obtiene un desempe\u00f1o superior con un 
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recursos computacionales y obtiene un desempe\u00f1o superior con un 
            
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puntaje F1 macro de 0.81 frente a 0.48 del modelo GCN.", 
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