Estudio de las opiniones utilizando análisis de sentimientos a nivel de aspecto
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.
2020 | |
INTELIGENCIA ARTIFICIAL ALGORITMOS DE APRENDIZAJE REDES NEURONALES LINGÜISTICA COMPUTACIONAL |
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Español | |
Universidad de la República | |
COLIBRI | |
https://hdl.handle.net/20.500.12008/23883 | |
Acceso abierto | |
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