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    Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:http://uvadoc.uva.es/handle/10324/44149

    Título
    Análisis de sentimientos y emociones en redes sociales usando ML
    Autor
    Calvo Madurga, Alberto
    Director o Tutor
    Cardeñoso Payo, ValentínAutoridad UVA
    Editor
    Universidad de Valladolid. Escuela de Ingeniería Informática de ValladolidAutoridad UVA
    Año del Documento
    2020
    Titulación
    Grado en Ingeniería Informática
    Resumen
    La irrupción de las redes sociales en nuestro día a día como medios de comunicación básicos ha generado un interés creciente por el estudio de la forma de comunicarnos en ellas y cómo nuestros sentimientos y emociones influyen en esa comunicación. En este trabajo se presenta la construcción de un sistema de reconocimiento automático de sentimientos, partiendo de un estudio de los trabajos existentes. De dicho análisis se deriva la estructura general de resolución de este problema y se detallan las distintas fases diferenciadas. Inicialmente se consideran las técnicas de Bag of Words y Words Embeddings para la fase de extracción de características y los algoritmos de Machine Learning SVM, Random Forest y Regresión Logística en una tarea de clasificación supervisada. Se detallan los procedimientos seguidos en todas las etapas del proceso hasta llegar a construir un sistema de clasificación de sentimiento en base a la polaridad positiva o negativa.
     
    The irruption of social networks in our daily life as basic media has generated a growing interest in the study of how we communicate in them and how our feelings and emotions influence that communication. In this paper we present the construction of automatic feelings recognition system, based on the study of existing works. From this analysis, the general structure for solving this problem is derived and the diferent phases are detailed. Initially the techniques of Bag of Words and Words Embeddings for the feature extraction phase and the Machine Learning algorithms SVM, Random Forest and Logistic Regression are considered in a supervised classification task. The procedures followed in all stages are detailed until a sentimental classification system is built based on positive or negative polarity.
    Palabras Clave
    Análisis de sentimientos
    Machine learning
    Idioma
    spa
    URI
    http://uvadoc.uva.es/handle/10324/44149
    Derechos
    openAccess
    Aparece en las colecciones
    • Trabajos Fin de Grado UVa [30857]
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    Nombre:
    TFG-G4637.pdf
    Tamaño:
    1.363Mb
    Formato:
    Adobe PDF
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    Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 InternacionalLa licencia del ítem se describe como Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional

    Universidad de Valladolid

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