Look-up in Google Scholar
Full metadata record
Ochoa Luna, José Eduardo
Ari Mamani, Disraeli Fausto
2019-06-14T20:21:49Z
2019-06-14T20:21:49Z
2019
http://repositorio.unsa.edu.pe/handle/UNSA/8697
La clasificación de sentimientos se refiere al dictamen o juicio que se le atribuye a un texto. Esta tarea es algo que las personas realizan naturalmente al leer un contenido. Por el crecimiento de las redes sociales y la cantidad de datos que se generan diariamente en la web, podemos encontrar opiniones sobre noticias, productos, personas, etc. Con tanta información, la capacidad humana para clasificarla se convierte en una tarea muy difícil de realizar. Por eso se han propuesto diversos tipos de clasificadores automáticos que realizan esta tarea. En esta investigación se desarrolló diversas técnicas que permiten el análisis de textos cortos, desde clasificadores probabilísticos, que mostraron un rápido desempeño y buenos resultados, hasta clasificadores basados en aprendizaje profundo, con los que se consiguió resultados comparables al estado del arte. Además, se utilizaron características no supervisadas basadas en word embeddings para modelar el contexto. Los algoritmos resultantes permiten clasificar textos cortos en el idioma español. (es_PE)
Tesis (es_PE)
application/pdf (es_PE)
spa (es_PE)
Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa (es_PE)
info:eu-repo/semantics/openAccess (es_PE)
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ (es_PE)
Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa (es_PE)
Repositorio Institucional - UNSA (es_PE)
Representaciones de palabras (es_PE)
aprendizaje profundo (es_PE)
campos condicionales aleatorios (es_PE)
análisis de opiniones (es_PE)
Aprendizaje automático (es_PE)
Clasificación de sentimientos usando Modelos Probabilísticos, Deep Learning y Word Embeddings para textos cortos en Español (es_PE)
info:eu-repo/semantics/masterThesis (es_PE)
Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa.Unidad de Posgrado.Facultad de Ingeniería de Producción y Servicios (es_PE)
Maestría en Ciencias: Informática, con mención en Tecnologías de Información (es_PE)
Maestría (es_PE)
Maestro en Ciencias: Informática, con mención en Tecnologías de Información (es_PE)
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04 (es_PE)
Pública



This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons