Análisis de sentimiento de comentarios en español en Google Play Store usando BERT
RESUMEN Las tiendas de aplicaciones móviles como Google Play Store tienen una amplia gama de aplicaciones dirigidas hacia diferentes clientes. Estas plataformas digitales proporcionan un mecanismo de calificación para que los usuarios califiquen las aplicaciones alojadas y dejen sus comentarios. Los...
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| Autores principales: | , |
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| Lenguaje: | Spanish / Castilian |
| Publicado: |
Universidad de Tarapacá.
2021
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-33052021000300557 |
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| Sumario: | RESUMEN Las tiendas de aplicaciones móviles como Google Play Store tienen una amplia gama de aplicaciones dirigidas hacia diferentes clientes. Estas plataformas digitales proporcionan un mecanismo de calificación para que los usuarios califiquen las aplicaciones alojadas y dejen sus comentarios. Los comentarios de los usuarios contienen información valiosa que tiene impacto inevitable sobre el éxito de una aplicación. Debido a la gran cantidad de datos generados en esta plataforma, el procesamiento del lenguaje natural se ha vuelto más frecuente. El análisis de sentimientos es una de las aplicaciones de clasificación de texto que se puede utilizar para analizar estos comentarios. El análisis de sentimientos se ha llevado a cabo en inglés, mientras que, en otros idiomas como el español, no ha habido muchos intentos. En este trabajo se usa un modelo pre-entrenado BERT para el análisis de sentimiento de comentarios en español de la tienda de aplicaciones de Google Play Store, los resultados experimentales indican que después del pre-procesamiento adecuado puede mostrar resultados prometedores en nuestro conjunto de datos en español, utilizando el modelo BERT se puede alcanzar una precisión de 0.81 en promedio, incluso con la limitación de datos. |
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