Herramienta integral de análisis de sentimientos en redes sociales
La identificación del sentimiento en un texto es un campo de estudio importante (opinion mining-sentiment analysis), con plataformas de medios sociales como Twitter que atraen el interés de los investigadores en el procesamiento del lenguaje, así como en las ciencias políticas y sociales. La tare...
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| Autor principal: | |
|---|---|
| Formato: | Artículo revista |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad Ciencias Exactas
2018
|
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| Acceso en línea: | http://ridaa.unicen.edu.ar/xmlui/handle/123456789/1940 |
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La identificación del sentimiento en un texto es un campo de estudio importante
(opinion mining-sentiment analysis), con plataformas de medios sociales como
Twitter que atraen el interés de los investigadores en el procesamiento del lenguaje,
así como en las ciencias políticas y sociales. La tarea generalmente implica detectar si
un texto expresa un sentimiento positivo, negativo o neutral. El sentimiento puede ser
general o sobre un tema específico, por ejemplo, una persona, un producto o un
evento.
En este contexto, se presenta esta “Herramienta integral de análisis de
sentimientos en redes sociales”. La cual es una aplicación web que interactúa con
twitter y está dirigida a una amplia gama de usuarios, ya que puede ser utilizada tanto
como una actividad recreativa y de disfrute, como así también para analizar la
respuesta en las redes sociales a un producto o servicio de determinada empresa o
entidad.
Esta aplicación permite recopilar tweets con diferentes criterios de búsqueda:
palabra clave (hashtag), comentarios de un tweet dado o tweets de un usuario dado.
Luego nos brinda la posibilidad de analizar los sentimientos de dicho conjunto de
opiniones mediante diversos algoritmos:
-Machine learning: la aplicación cuenta con un algoritmo el cual ya fue
entrenado con una extensa base de datos de tweets clasificados en positivos,
negativos o neutrales.
-Estructuras gramaticales: La tecnología subyacente de este algoritmo se
basa en un nuevo tipo de red neuronal recursiva que se basa en estructuras
gramaticales. Es el único modelo que puede capturar con precisión los efectos de
negación y su alcance para frases positivas y negativas.
Por último, esta aplicación nos presenta un marco gráfico e interactivo. Donde
mediante diferentes vistas el usuario puede navegar entre los datos y hacer un análisis
minucioso de la información obtenida. Esto se implementó con una herramienta de
Inteligencia de Negocios (Business Intelligence - BI ). |
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Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad Ciencias Exactas |
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