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| dc.contributor.advisor | Alonso González, Carlos Javier | es |
| dc.contributor.author | Matesanz Niño, Mario | |
| dc.contributor.editor | Universidad de Valladolid. Escuela de Ingeniería Informática de Valladolid | es |
| dc.date.accessioned | 2018-12-05T15:59:22Z | |
| dc.date.available | 2018-12-05T15:59:22Z | |
| dc.date.issued | 2018 | |
| dc.identifier.uri | http://uvadoc.uva.es/handle/10324/33323 | |
| dc.description.abstract | Este TFM tiene objetivo realizar una propuesta de arquitectura Big Data con la que se pueda desarrollar un análisis de sentimiento orientado a textos extraídos de la plataforma Twitter mediante diversas técnicas de clasificación. Se expondrán estas técnicas, su fundamento y su funcionamiento y se pondrán en uso. Para esto se creará una herramienta que permita el uso y configuración de estas técnicas y se presentarán los resultados experimentales que muestran la viabilidad de la propuesta. | es |
| dc.description.sponsorship | Departamento de Informática (Arquitectura y Tecnología de Computadores, Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial, Lenguajes y Sistemas Informáticos) | es |
| dc.format.mimetype | application/pdf | es |
| dc.language.iso | spa | es |
| dc.rights.accessRights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
| dc.subject.classification | es | |
| dc.subject.classification | Big Data | es |
| dc.subject.classification | Sentimiento | es |
| dc.title | Análisis de sentimiento en Twitter con herramientas de Big Data | es |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/masterThesis | es |
| dc.description.degree | Máster en Ingeniería Informática | es |
| dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International |
Ficheros en el ítem
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- Trabajos Fin de Máster UVa [6243]
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