Aprendizaje automático aplicado al análisis de sentimientos

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 comp...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Denis Cedeno-Moreno, Miguel Vargas
Formato:	article
Lenguaje:	ES
Publicado:	Editorial Universitaria 2020
Materias:	análisis de sentimientos, inteligencia artificial, aprendizaje automático, procesamiento de lenguaje natural. Biotechnology TP248.13-248.65
Acceso en línea:	https://doaj.org/article/df63215ec35b44898de3911c86940a6f
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spelling	oai:doaj.org-article:df63215ec35b44898de3911c86940a6f2021-11-16T18:40:19ZAprendizaje automático aplicado al análisis de sentimientos1680-88942219-671410.33412/idt.v16.2.2833https://doaj.org/article/df63215ec35b44898de3911c86940a6f2020-07-01T00:00:00Zhttps://revistas.utp.ac.pa/index.php/id-tecnologico/article/view/2833https://doaj.org/toc/1680-8894https://doaj.org/toc/2219-6714Con 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.Denis Cedeno-MorenoMiguel VargasEditorial Universitariaarticleanálisis de sentimientos, inteligencia artificial, aprendizaje automático, procesamiento de lenguaje natural.BiotechnologyTP248.13-248.65ESRevista de I + D Tecnológico, Vol 16, Iss 2 (2020)
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description	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.
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Aprendizaje automático aplicado al análisis de sentimientos

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