# PPOF5081220

Aprendizaje automático aplicado al análisis de sentimientos


2019 - 2020


En Ejecución

El objetivo principal de este trabajo consiste en aplicar modelos del aprendizaje automático en una solución de análisis de sentimientos, sobre un conjunto de datos o corpus, que se ha obtenido del Taller de análisis de sentimientos en español para ver el mejor rendimiento de estos modelos que permitan ver la polaridad ya sea positiva o negativa de las opiniones emitidas.



Con la evolución del Internet, hay una gran cantidad de información presente en la web como lo son las opiniones de los usuarios o consumidores sobre diversos contextos ya sea para expresar su conformidad o inconformidad sobre un producto o servicio recibido, así como la opinión de un artículo comprado o sobre la gestión que realiza alguna persona. Debido a la gran cantidad de opiniones, comentarios y sugerencias de los usuarios, es muy importante explorar, analizar y organizar sus puntos de vista para tomar mejores decisiones. El análisis de sentimientos es una tarea de procesamiento de lenguaje natural y extracción de información que identifica las opiniones de los usuarios explicadas en forma de comentarios positivos, negativos o neutrales. Varias técnicas pueden ser utilizadas para este fin, por ejemplo, el uso de diccionarios léxicos que ha sido muy utilizada y recientemente la utilización de la inteligencia artificial específicamente algoritmos supervisados. En este documento, se propone la utilización de técnicas de algoritmos supervisados para observar su utilización y ver el rendimiento de diferentes modelos de algoritmos supervisados para medir la efectividad en la clasificación de un conjunto de datos.



Tecnologías de la Información y Comunicaciones

Análisis de sentimientos


Investigación y Desarrollo (I+D)

Panamá Oeste


FAC. DE ING. SISTEMAS

Investigadores