| Resumen |
El despliegue de información de los desastres ha ido cambiando, hoy en día esta divulgación de información se hace de manera más rápida a través de las redes sociales, especialmente por Twitter, pero, ya que Twitter es completamente abierto, hace que el posteo de información lo haga cualquier usuario y la confianza se pierda. Este trabajo se centra en el análisis y clasificación de un conjunto de textos etiquetados como desastre y no desastre, donde los etiquetados como no desastre incluyen contexto metafórico. La clasificación va centrada en modelos clásicos, como Random Forest, Support Vector Machine, Decision Tree y XGBOOST, esto con los extractores de características SentenceBert y n-gramas y así, determinar la importancia de la seleccion de características para encontrar relaciones entre los textos y la importancia de las palabras. |
