Modelado e implementación de algoritmos inteligentes de análisis de opinión

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Numerosos estudios que abordan el Análisis de Sentimientos, mediante clasificadores basados en aprendizaje automático, se enfrentan a la necesidad de etiquetar manualmente los datos de entrenamiento o utilizar conjuntos de datos públicos pre etiquetados. Estos enfoques presentan desafíos significati...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Tessore, Juan Pablo, Ramón, Hugo Dionisio, Baldassarri, Sandra
Otros Autores:	0000-0002-2111-0976
Formato:	Artículo publishedVersion
Lenguaje:	Español
Publicado:	Universidad Nacional de la Patagonia San Juan Bosco 2024
Materias:	Análisis de sentimientos Procesamiento del lenguaje natural Supervisión distante Aprendizaje automático Información contextual
Acceso en línea:	http://repositorio.unnoba.edu.ar/xmlui/handle/23601/879
Aporte de:	Re DI Repositorio Digital UNNOBA de Universidad Nacional del Noroeste de la Provincia de Buenos Aires

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spelling	I103-R405-23601-8792025-10-17T21:27:02Z Modelado e implementación de algoritmos inteligentes de análisis de opinión Tessore, Juan Pablo Ramón, Hugo Dionisio Baldassarri, Sandra 0000-0002-2111-0976 0000-0003-1577-3092 0000-0002-9315-6391 Análisis de sentimientos Procesamiento del lenguaje natural Supervisión distante Aprendizaje automático Información contextual Numerosos estudios que abordan el Análisis de Sentimientos, mediante clasificadores basados en aprendizaje automático, se enfrentan a la necesidad de etiquetar manualmente los datos de entrenamiento o utilizar conjuntos de datos públicos pre etiquetados. Estos enfoques presentan desafíos significativos, como la laboriosidad del etiquetado manual, la ambigüedad en la clasificación de emociones y la falta de recursos en idiomas distintos al inglés. Con el propósito de agilizar el desarrollo de clasificadores de emociones en textos en español, basados en aprendizaje automático supervisado, esta tesis propone y ejecuta una metodología para la captura, etiquetado y validación del contenido, con el fin de acelerar el proceso de construcción del conjunto de datos. Además, se desarrollan clasificadores basados en aprendizaje automático utilizando los datos recopilados y se compara su rendimiento con el de clasificadores entrenados con datos etiquetados manualmente. Por último, se evalúa el impacto de la información contextual en el rendimiento de los clasificadores construidos. Fil: Tessore, Juan Pablo. Universidad Nacional del Noroeste de la Provincia de Buenos Aires. Instituto de Investigación y Transferencia en Tecnología. Centro Asociado a la Comisión de Investigaciones Científicas de la Provincia de Buenos Aires; Argentina. Fil: Ramón, Hugo Dionisio. Universidad Nacional del Noroeste de la Provincia de Buenos Aires. Instituto de Investigación y Transferencia en Tecnología. Centro Asociado a la Comisión de Investigaciones Científicas de la Provincia de Buenos Aires; Argentina. Fil: Baldassarri, Sandra. Universidad de Zaragoza. Departamento de Informática e Ingeniería de Sistemas; España. Con referato 2024-11-13T15:31:59Z 2024-11-13T15:31:59Z 2024-04-18 info:eu-repo/semantics/article info:ar-repo/semantics/artículo info:eu-repo/semantics/publishedVersion info:eu-repo/semantics/article info:ar-repo/semantics/artículo info:eu-repo/semantics/publishedVersion info:eu-repo/semantics/article info:ar-repo/semantics/artículo info:eu-repo/semantics/publishedVersion Tessore, Juan Pablo; Baldassarri, Sandra; Ramón, Hugo (2024). Modelado e implementación de algoritmos inteligentes de análisis de opinión (XXVI Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (WICC) 2024). http://repositorio.unnoba.edu.ar/xmlui/handle/23601/879 spa info:eu-repo/grantAgreement/UNNOBA/SIB2022/EXP 2101/2022/AR. Buenos Aires/Inteligencia artificial como herramienta para innovar y dinamizar procesos info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/ application/pdf application/pdf Universidad Nacional de la Patagonia San Juan Bosco Red de Universidades con Carreras en Informática XXVI Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación
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