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Estos archivos son parte del proyecto “Detección presuntiva de ciberacoso en redes sociales basado en Análisis de Sentimientos”

Este proyecto es de software libre, puede redistribuirlo y/o modificarlo bajo los términos de la Licencia Pública General de GNU publicada por la Free Software Foundation, ya sea la versión 3 de la Licencia, o (a su opción) cualquier versión posterior.

Este proyecto se distribuye con la esperanza de que sea útil, pero SIN NINGUNA GARANTÍA; sin siquiera la garantía implícita de COMERCIABILIDAD o IDONEIDAD PARA UN PROPÓSITO PARTICULAR. Ver la Licencia Pública General de GNU para más detalles.

Licencia

“Detección presuntiva de ciberacoso en redes sociales basado en Análisis de Sentimientos” está licenciado bajo la Licencia Pública General de GNU (v3 o posterior; en general, el código del proyecto es GPL v2 +, pero usa varias bibliotecas con licencia de Apache, por lo que el compuesto es v3 +). Tenga en cuenta que la licencia es la GPL completa, que permite muchos usos gratuitos, pero no su uso en software propietario para distribución. Para los distribuidores de software propietario, este proyecto también está disponible bajo licencia comercial. Puede contactarnos en wilferups@gmail.com.

Datos Entrenamiento

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NaiveBayes.py Script de entrenamiento del algoritmo Naive Bayes 4.8 KB Descargar
SVM.py Script de entrenamiento del algoritmo Support Vector Machine 5.3 KB Descargar
LogisticRegression.py Script de entrenamiento del algoritmo Logistic Regression 5.1 KB Descargar

Datasets

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corpus_peque.7z Corpus Pequeño 745 KB Descargar
corpus_mediano.7z Corpus Mediano 6.1 MB Descargar
corpus_grande.7z Corpus Grande 25.2 MB Descargar

Palabras y pesos

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pesosCorpusPeq.data Documento que contiene todas las palabras unicas del corpus agrupadas por pesos 9.20 KB Descargar
pesosCorpusMediano.data Documento que contiene todas las palabras unicas del corpus agrupadas por pesos 8.82 KB Descargar
pesosCorpusGrande.data Documento que contiene todas las palabras unicas del corpus agrupadas por pesos 7.53 KB Descargar