Aprendizaje automático aplicado al análisis de sentimientos

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Denis Cedeno-Moreno
Miguel Vargas
Enviado: Sep 2, 2019
Publicado: Jul 31, 2020

Resumen

Con la evolución del Internet, hay una gran cantidad de información presente en la web como lo son las opiniones de los usuarios o  consumidores sobre diversos contextos ya sea para expresar su conformidad o inconformidad sobre un producto o servicio recibido, así como la opinión de un artículo comprado o sobre la gestión que realiza alguna persona. Debido a la gran cantidad de opiniones, comentarios y sugerencias de los usuarios, es muy importante explorar, analizar y organizar sus puntos de vista para tomar mejores decisiones. El análisis de sentimientos es una tarea de procesamiento de lenguaje natural y extracción de información que identifica las opiniones de los usuarios explicadas en forma de comentarios positivos, negativos o neutrales. Varias técnicas pueden ser utilizadas para este fin, por ejemplo el uso de diccionarios léxicos que ha sido muy utilizada y recientemente la utilización de la inteligencia artificial específicamente algoritmos supervisados. En este documento, se propone la utilización de técnicas de algoritmos supervisados para observar su utilización y ver el rendimiento de diferentes modelos de algoritmos supervisados para medir la efectividad en la clasificación de un conjunto de datos.

Palabras clave

Análisis de sentimientos, inteligencia artificial, aprendizaje automático, procesamiento de lenguaje natural.

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Cómo citar
Cedeno-Moreno, D., & Vargas, M. (2020). Aprendizaje automático aplicado al análisis de sentimientos. I+D Tecnológico, 16(2). Recuperado a partir de https://revistas.utp.ac.pa/index.php/id-tecnologico/article/view/2833