Uso del análisis de sentimientos para medir el posicionamiento de una marca a través de la información extraída de la plataforma Twitter

La inteligencia artificial, por medio del procesamiento del lenguaje natural prepara a las computadoras para entender e interpretar el lenguaje humano, es decir, programa a la máquina para que tenga el poder de leer texto, escuchar sonidos y proporcionar una medición del sentimiento. Considerando la gran cantidad de información basada en el lenguaje, las máquinas son indispensables para un análisis rápido, automático y consistente. Este proyecto brinda información acerca del proceso que hay detrás del análisis de sentimientos utilizando el clasificador bayesiano de texto y el algoritmo VADER, apoyado de algunas librerías ofrecidas por python para el procesamiento del lenguaje natural. Los resultados presentados son producto del análisis entre algunas marcas competidoras en el mercado.

• Autores: Cortés Díaz, Nicolás Santiago
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2021
• Institución: Universidad Santo Tomás
• Repositorio: Repositorio Institucional USTA
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.usta.edu.co:11634/35771
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/11634/35771
• Palabra clave: Naive bayes; VADER; Twitter; NLP; Supervised learning; Clasificador; Sentimiento; Inteligencia Artificial; Naive Bayes; VADER; Twitter; PLN; Aprendizaje Supervisado
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