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Sistema inteligente para la detección de conversaciones con posible contenido pedofilico basado en redes neuronales
(Facultad de Ciencias Puras y Naturales, 2018) Torrez Torrez, Eynar David
El creciente uso de internet lleva con sigo el aumento de casos de pedofilia, en donde personas adultas encontraron el ambiente propicio en el uso del chat para poder contactarse y aprovecharse de niños. En esta tesis se presenta un modelo de sistema inteligente que sea capaz de clasificar conversaciones con contenido pedófilo usando Redes Neuronales. Se explica de manera detallada los métodos y técnicas aplicadas sobre minería de texto y modelos de recuperación de procesamiento del lenguaje natural, los cuales son combinados con algoritmos de Redes Neuronales, para desarrollar el modelo que logre detectar las conversaciones pedófilas. El método de minería de textos hace uso de un aprendizaje supervisado, lo que implica que se tuvo que recolectar las conversaciones con contenido pedófilo, necesarias para que la red neuronal pueda aprender. Luego de determinadas pruebas realizadas se logró definir un modelo final que se evaluó en base a medidas de Precisión y Exhaustividad, en donde los resultados obtenidos son prometedores.