Valoración cuantitativa de productos a través de procesamiento de lenguaje natural (NLP)

RESUMEN : Para las organizaciones es importante entender el grado de satisfacción que un cliente tiene hacia un producto o servicio. Obtener esta información de manera cuantitativa puede resultar costoso en muchas ocasiones, especialmente en empresas que mueven una gran cantidad de clientes, como es...

Full description

Autores:
Osorio Vélez, Diego Stiven
Salazar Ucros, Luis Felipe
Tipo de recurso:
Tesis
Fecha de publicación:
2021
Institución:
Universidad de Antioquia
Repositorio:
Repositorio UdeA
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/24634
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/10495/24634
https://s3.amazonaws.com/fast-ai-nlp/amazon_review_polarity_csv.tgz
Palabra clave:
Lingüística computacional
Aprendizaje automático (inteligencia artificial)
Satisfacción del consumidor
Deep learning
Análisis de sentimiento
Procesamiento de lenguaje natural
Rights
openAccess
License
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/co/
Description
Summary:RESUMEN : Para las organizaciones es importante entender el grado de satisfacción que un cliente tiene hacia un producto o servicio. Obtener esta información de manera cuantitativa puede resultar costoso en muchas ocasiones, especialmente en empresas que mueven una gran cantidad de clientes, como es el caso de las e-commerce. Por lo anterior, se hace necesaria la automatización del proceso de valoración cuantitativa del grado de satisfacción de un cliente. Este trabajo se enfocó en la estimación cuantitativa de esta adherencia al servicio a través de la categorización automática del sentimiento presente en un comentario hacia el producto. En este documento se expone y evidencia el proceso de desarrollo de una aplicación basada en deep learning para lograr el objetivo propuesto.