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 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.

• 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/