RT info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
T1 Análisis de texto con R
A1 Cabrero de Diego, Alfonso
A2 Universidad de Valladolid. Facultad de Ciencias
K1 Análisis de texto
K1 Minería de texto
AB El análisis estadístico de texto es una especialización del Análisis de Datos que se enfrentaal reto de tratar y procesar textos con el objetivo de obtener información útil. Esta tarea presentaimportantes desafíos, ya que el texto es un tipo de dato no estructurado, frecuentemente muydisperso, y el cual, además, suele representarse en espacios de elevada dimensionalidad. Estascaracterísticas provocan que las técnicas tradicionales de Análisis de Datos obtengan resultadospoco satisfactorios, o que, en algunos casos, no sean viables debido a su muy elevado costecomputacional.Este Trabajo de Fin de Grado proporciona una revisión, tanto a nivel teórico como aplicado,de algunas de las técnicas estadísticas aplicadas en análisis de texto. En concreto, el trabajo secentra en tres de sus técnicas más representativas, que son: el Análisis de Sentimiento, el Clústering y la Clasificación. Para cada una de ellas, se realiza una breve introducción que describe lasprincipales adaptaciones orientadas al tratamiento de texto, así como una demostración prácticacon R, utilizando un conjunto de datos reales. Todo el código desarrollado en este trabajo seencuentra disponible en un repositorio público de GitHub.
YR 2025
FD 2025
LK https://uvadoc.uva.es/handle/10324/77792
UL https://uvadoc.uva.es/handle/10324/77792
LA spa
NO Departamento de Estadística e Investigación Operativa
DS UVaDOC
RD 30-nov-2025