Comparación entre algoritmos de machine learning en la implementación del análisis de sentimientos para textos en español

En este trabajo se empleó la técnica de análisis de sentimientos para procesar tweets descargados en español relacionados con la COVID-19. Usando los algoritmos de machine learning redes neuronales, maquinas de soporte vectorial y clasificadores bayesianos. Para esto se descargaron los tweets usando un api Twitter, después se llevo a cabo una transformación en los textos y así se generaron los datos de entrenamiento para los diferentes modelos de machine learning. Finalmente se plantearon diferentes escenarios de pruebas, relacionando al final del documento los resultados obtenidos.

• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2020
• Institución: Universidad Distrital Francisco José de Caldas
• Repositorio: RIUD: repositorio U. Distrital
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.udistrital.edu.co:11349/29594
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/11349/29594
• Palabra clave: Procesamiento de lenguaje natural; Análisis de sentimientos; Machine learning; Ingeniería de Sistemas - Tesis y disertaciones académicas; Algoritmos; Aprendizaje automático (Inteligencia artificial); Procesamiento de textos (Informática); Lenguaje natural (Informática); Natural language processing; Sentiment analysis; Machine learning
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