Detección de palabras clave en el análisis de sentimiento de tweets usando técnicas de ML (2021)
RESUMEN : El desarrollo del presente trabajo se basa en identificar las palabras claves que manifiestan la carga de sentimiento clasificados como positivo, negativo y neutral sobre un conjunto de tweets. Se diseñaron 7 modelos, dos de ellos con redes neuronales convolucionales y redes neuronales recurrentes para el etiquetado de sentimiento como ejercicio de ilustración ya que los tweets están previamente anotados, un baseline que implementan 3 estrategias de preprocesamiento de texto para la salida e implementación de arquitecturas con capas de BERT y RoBERTa, estos para detectar las palabras claves del tweet que poseen la carga de sentimiento el cual es objetivo principal de la tarea. El modelo que mejor resultados arrojó según la métrica del índice de Jaccard fue el implementado con RoBERTa con un valor de 0.749, es importante anotar que uno de los baseline implementado con una capa de embedding a partir de una matriz de coocurrencia generada por la técnica Glove haya obtenido un valor de 0.586 del promedio del índice de Jaccard por encima de la implementación con BERT que fue del 0.549 sobre la misma métrica. La exploración de los datos evidenció que la eliminación de caracteres especiales y palabras con poco significado semántico permiten mejorar el desempeño de los modelos además la creación de estrategias de preprocesamiento de texto para la variable objetivo ayuda a implementar un baseline con un buen desempeño para regirse como punto de referencia en el diseño de modelos más robustos.