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Barraza Vizcarra, Hugo Manuel (es_PE)
Mamani Llaca, Rosalia Ines (es_PE)
2022-10-19T00:52:57Z
2022-10-19T00:52:57Z
2022-06-25
http://hdl.handle.net/20.500.12969/2506
Un evento trascendental como es la COVID-19 genera bastante expectativa por parte de actores nacionales e internacionales lo que genera la producción de bastante contenido en internet y en redes sociales; las redes sociales son en la actualidad grandes repositorios de las opiniones de los usuarios a nivel mundial. A raíz de esta abundante información es que se planteó realizar la investigación del comportamiento de tweets relacionados a la pandemia COVID-19 en el Perú empleando minería de textos, 2022.Con respecto al entrenamiento de los tweets de la pandemia COVID-19, el algoritmo Máquinas de Vectores de Soporte consiguió una exactitud del 93,3 %, clasificando un 70 % como tweets positivos y 30 % como negativos. Luego de haber aplicado el modelo entrenado a 5000 tweets se consiguió el 87 % tweets positivos y 13 % negativos. (es_PE)
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Universidad Privada de Tacna (es_PE)
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Maquina de vectores de soporte (es_PE)
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Vacuna (es_PE)
COVID-19 (es_PE)
Análisis de comportamiento de tweets relacionados a la pandemia de COVID-19 en el Perú empleando minería de textos, 2022 (es_PE)
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Universidad Privada de Tacna. Facultad de Ingeniería (es_PE)
Ingeniería de Sistemas (es_PE)
Ingeniero de Sistemas (es_PE)
PE (es_PE)
http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04 (es_PE)
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46053783
https://orcid.org/0000-0001-5000-0250 (es_PE)
45829671
612076 (es_PE)
Paredes Vignola, Martha Judith (es_PE)
Cuadros Quiroga, Patrick José (es_PE)
Valcárcel Alvarado, Ricardo Eduardo (es_PE)
http://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis (es_PE)
Privada asociativa
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