Estudio de las opiniones utilizando análisis de sentimientos a nivel de aspecto

Amaral, Danilo

Supervisor(es): Moncecchi, Guillermo - Rosá, Aiala

Resumen:

La generación de opiniones de forma masiva en medios sociales hace posible el diseño de técnicas de aprendizaje que permiten obtener conocimiento útil para la toma de decisiones de organizaciones y empresas. Un sistema capaz de inferir nueva información a partir de las opiniones públicas en las redes aporta valor al negocio y da al usuario la capacidad de procesar rápidamente información que realmente sea útil para un propósito especifico. En el presente documento se describe el trabajo realizado en el marco del proyecto de grado «Evolución de opiniones en redes sociales sobre temas de interés público». El mismo pretende llevar el estudio de la opinión pública al campo de la inteligencia artificial sobre el cual se aborda el problema de extracción automática de representaciones estructuradas de las opiniones de los usuarios contenidas en los textos. Se estudian los componentes y aspectos de una opinión con el objetivo de construir un sistema de aprendizaje automático para la identificación de aspectos sobre las opiniones emitidas por los usuarios. Finalmente se implementa un sistema de aprendizaje que determine la polaridad de los aspectos involucrados en la opinión bajo un cierto tópico.


Detalles Bibliográficos
2020
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
ALGORITMOS DE APRENDIZAJE
REDES NEURONALES
LINGÜISTICA COMPUTACIONAL
Español
Universidad de la República
COLIBRI
https://hdl.handle.net/20.500.12008/23883
Acceso abierto
Licencia Creative Commons Atribución - No Comercial - Sin Derivadas (CC - By-NC-ND 4.0)

Resultados similares