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...

Full description

Autores:
Suárez Mosquera, Joaquín
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:
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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
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description 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.
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spelling Alvarado Nieto, Luz DeicySuárez Mosquera, Joaquín2022-07-06T20:32:07Z2022-07-06T20:32:07Z2020-12-19http://hdl.handle.net/11349/29594En 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.In this work, the sentiment analysis technique was used to process downloaded tweets in Spanish related to COVID-19. Using machine learning algorithms, neural networks, support vector machines and Bayesian classifiers. For this, the tweets were downloaded using a Twitter api, then a transformation was carried out on the texts and thus the training data for the different machine learning models was generated. Finally, different test scenarios were proposed, relating the results obtained at the end of the document.pdfspaAtribución-NoComercial 2.5 Colombiahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/2.5/co/Abierto (Texto Completo)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Procesamiento de lenguaje naturalAnálisis de sentimientosMachine learningIngeniería de Sistemas - Tesis y disertaciones académicasAlgoritmosAprendizaje automático (Inteligencia artificial)Procesamiento de textos (Informática)Lenguaje natural (Informática)Natural language processingSentiment analysisMachine learningComparación entre algoritmos de machine learning en la implementación del análisis de sentimientos para textos en españolComparison between machine learning algorithms in the implementation of sentiment analysis for texts in spanishMonografíainfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fCC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; 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