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Título: Modelo análisis de sentimientos: Word2Vec y un modelo BiRNR-LSTM para un discurso de odio
Asesor(es): Pérez Núñez, Jhelly Reynaluz
Campo OCDE: https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01
Fecha de publicación: 2021
Institución: Universidad Nacional Mayor de San Marcos
Resumen: Desarrolla de dos casos de estudio del Procesamiento de Lenguaje Natural usados en conjunto para poder generar un modelo de análisis de sentimientos, utilizando como fuente de datos tweets organizados en una tabla con 6000 datos etiquetados. Se buscará construir un modelo que pueda clasificar cuáles de estos mensajes contienen odio y cuáles no. Primero, se hará un repaso de un modelo de representación vectorial para texto, llamado word embeddings, generados mediante el uso del algoritmo Word2Vec, se mostrará adetalle el mecanismo y resultados del mismo. Posteriormente, se construirá un modelo de clasificación binaria, el cual está compuesto por una arquitectura de redes neuronales recurrentes con unidades Long Short-Term Memory (LSTM) bidireccional, entrenado con los embeddings generados por el algoritmo Word2Vec, se explicará el uso de los parámetros utilizados en la configuración inicial del modelo. Se mostrarán los resultados, haciendo uso de métricas de evaluación de nuestro modelo y por último, las respectivas conclusiones de nuestro estudio.
Disciplina académico-profesional: Computación Científica
Institución que otorga el grado o título: Universidad Nacional Mayor de San Marcos. Facultad de Ciencias Matemáticas. Escuela Profesional de Computación Científica
Grado o título: Licenciado en Computación Científica
Jurado: Zegarra Garay, María Natividad; Ruiz De La Cruz Melo, Carlos Augusto
Fecha de registro: 12-sep-2022; 12-sep-2022



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