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<dc:title>Análisis de sentimientos y emociones en redes sociales usando ML</dc:title>
<dc:creator>Calvo Madurga, Alberto</dc:creator>
<dc:contributor>Cardeñoso Payo, Valentín</dc:contributor>
<dc:contributor>Universidad de Valladolid. Escuela de Ingeniería Informática de Valladolid</dc:contributor>
<dc:description>La irrupción de las redes sociales en nuestro día a día como medios de comunicación básicos&#xd;
ha generado un interés creciente por el estudio de la forma de comunicarnos en ellas&#xd;
y cómo nuestros sentimientos y emociones influyen en esa comunicación. En este trabajo&#xd;
se presenta la construcción de un sistema de reconocimiento automático de sentimientos,&#xd;
partiendo de un estudio de los trabajos existentes. De dicho análisis se deriva la estructura&#xd;
general de resolución de este problema y se detallan las distintas fases diferenciadas.&#xd;
Inicialmente se consideran las técnicas de Bag of Words y Words Embeddings para la&#xd;
fase de extracción de características y los algoritmos de Machine Learning SVM, Random&#xd;
Forest y Regresión Logística en una tarea de clasificación supervisada. Se detallan&#xd;
los procedimientos seguidos en todas las etapas del proceso hasta llegar a construir un&#xd;
sistema de clasificación de sentimiento en base a la polaridad positiva o negativa.</dc:description>
<dc:description>The irruption of social networks in our daily life as basic media has generated a growing&#xd;
interest in the study of how we communicate in them and how our feelings and emotions&#xd;
influence that communication. In this paper we present the construction of automatic&#xd;
feelings recognition system, based on the study of existing works. From this analysis,&#xd;
the general structure for solving this problem is derived and the diferent phases are&#xd;
detailed. Initially the techniques of Bag of Words and Words Embeddings for the feature&#xd;
extraction phase and the Machine Learning algorithms SVM, Random Forest and Logistic&#xd;
Regression are considered in a supervised classification task. The procedures followed in&#xd;
all stages are detailed until a sentimental classification system is built based on positive&#xd;
or negative polarity.</dc:description>
<dc:date>2020-12-14T18:54:23Z</dc:date>
<dc:date>2020-12-14T18:54:23Z</dc:date>
<dc:date>2020</dc:date>
<dc:type>info:eu-repo/semantics/bachelorThesis</dc:type>
<dc:identifier>http://uvadoc.uva.es/handle/10324/44149</dc:identifier>
<dc:language>spa</dc:language>
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<dc:rights>Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional</dc:rights>
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