Minería de opiniones basado en aprendizaje supervisado en la evaluación de destinos turísticos de la región de Puno

Abstract

La minería de Opiniones o Analisis de sentimento, se encuentra dentro del área de investigación del porcesamiento de Lenguaje natural, y consiste en la extracción, identificación y análisis de opiniones emitidas por ususarios en forma de textos sobre una determinada entidad, con el fin de clasificarlos mediante un procesamiento computacional, según la polaridad del sentmiento expresado. Esta tesis tiene como objetivo de investigación la utilización de las técnicas y procedimientos necesarios para realizar Minerías de opiniones basado en aprendizaje supervisado con el fin de realizar una evaluación de las opiniones en línea elaboradas por los usuarios de diversos destinos turísticos de la región de Puno. Esta tarea se realiza utilizando la metodología CRISP-DM, cuyos procesos permitieron realizar las acciones de comprensión del negocio, extracción de los datos procedentes de la web de viajes tripadvisor, comprensión de los datos, realizar el pre procesamiento de los datos, modelamiento de los modelos wor2vec necesarios para la extracción de representaciones vectoriales de los comentarios, evaluar la clasificación de polaridad entre “positiva” y “negativa” con la utilización del algoritmo SVM y finalmente analizar los resultados. De las cuales se vio que gracias a la utilización de representaciones vectoriales de los comentarios se puede obtener buenas clasificaciones de polaridad, además de que los modelos wor2vec son versátiles a la hora de adaptarse a diferentes dominios dependiendo de la cantidad de textos de entrenamiento. Luego del estudio se vio que los destinos turísticos de la región de Puno tienden a tener comentarios positivos en su mayoría, reflejando la satisfacción del turista luego de visitar Puno.