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Title: Identificación del sentimiento de entidades en notas periodísticas basado en técnicas de procesamiento de lenguaje natural: una revisión de literatura
Advisor(s): Beltrán Castañón, César Armando
OCDE field: http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.00
Issue Date: 15-Mar-2021
Institution: Pontificia Universidad Católica del Perú
Abstract: El análisis de sentimiento a nivel de entidades sobre notas periodísticas es una tarea de una complejidad no trivial, lo que genera interés por parte de diferentes sectores, ya que esos tipos de fuentes de datos causa que los sentimientos identificados no convergen hacia un objetivo por su longitud extensa y variedad de temas. Sin embargo, no se sabe a ciencia cierta su dificultad, por lo que el objetivo principal es poder identificar los conocimientos e información disponible y existente en la actualidad para responder las preguntas formuladas. Por eso, se define una revisión de literatura tomando en consideración la base de datos Scopus y el empleo de palabras claves definidas por el método PICOC, donde se obtuvieron en total siete documentos, cuatro artículos y tres revisiones sistemáticas que evidencian una disponibilidad de espacio para experimentar y explorar, dado que principalmente se ha trabajado en medios con mayor cantidad de datos y menor complejidad como las redes sociales o encuestas de servicios. Esto se reafirmó al revisar los documentos de tesis asociados a este tema, donde inclusive su demanda ha superado a paradigmas de análisis de sentimientos más clásicos. Es por ello, que se concluye la necesidad de explotar esta área de conocimientos para poder satisfacer la demanda de información cada vez más granulada, relevante y compleja, aprovechando los recursos lingüísticos más óptimos para facilitar las labores que puedan presentarse.
Discipline: Ciencias con mención en Ingeniería Informática
Grade or title grantor: Pontificia Universidad Católica del Perú. Facultad de Ciencias e Ingeniería
Grade or title: Bachiller en Ciencias con mención en Ingeniería Informática
Register date: 16-Mar-2021



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