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dc.contributor.advisorBeltrán Castañón, César Armando
dc.contributor.authorZárate Calderón, Gabriel Hélard
dc.date.accessioned2021-02-02T19:38:53Z
dc.date.available2021-02-02T19:38:53Z
dc.date.created2020
dc.date.issued2021-02-02
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12404/18088
dc.description.abstractEl análisis de sentimiento es un área de investigación importante en el procesamiento de lenguaje natural, la cual está en constante crecimiento especialmente por la generación de grandes volúmenes de información textual, y el avance tecnológico en lo que se refiere al almacenamiento y los algoritmos inteligentes para el análisis de esta. Esta tarea cada vez va tomando más fuerza su uso en diferentes aplicaciones computacionales dado el crecimiento exponencial del uso de medios digitales y redes sociales, las cuales, gracias a la información debidamente procesada, pueden ser muy valiosas para los negocios. Actualmente existen procedimientos ambiguos para la realización de dicha tarea y sobre todo para textos en español y de manera específica para notas periodísticas y publicaciones realizadas en redes sociales, todo ello por el hecho de la escasa cantidad de herramientas existentes para la presente tarea, por ende el proceso de clasificación de las polaridades de los sentimientos expresadas en los textos se realiza de manera manual por expertos en el tema, generándose así resultados ambiguos y sesgados según la experiencia del encargado, lo cual generaba resultados que no eran del todo fiables retándole valor a dicha tarea, además del hecho de que realizarlo de manera totalmente manual resultaba muy pesado y se realizaba en un periodo largo de tiempo. Para la realización de dicha tarea existen múltiples técnicas de aprendizaje de máquina y de aprendizaje profundo que son adecuadas para este, pero en el último año uno de los modelos que va siendo reconocido cada vez más para ser aplicado a resolver problemas de procesamiento de lenguaje natural son los modelos basados en transformers dadas sus buenas capacidades y los resultados que se obtienen con estos. Ante dicha problemática surge la necesidad de investigar más acerca de cómo se vienen implementando soluciones para la realización de análisis de sentimiento para hacer una comparativa sobre los modelos usados y además dadas las buenas capacidades de los modelos basados en transformers investigar más a fondo la utilidad de estos y las aplicaciones que tiene para así comprobar sus buenas capacidades.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherPontificia Universidad Católica del Perúes_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-sa/2.5/pe/*
dc.subjectEmociones--Ontologíaes_ES
dc.subjectMinería de datoses_ES
dc.subjectProcesamiento en lenguaje natural (Informática)es_ES
dc.titleAnalítica de datos en información pública de medios periodísticos y redes sociales para el análisis de sentimiento: una revisión de literaturaes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_ES
thesis.degree.nameBachiller en Ciencias con mención en Ingeniería Informáticaes_ES
thesis.degree.levelBachilleratoes_ES
thesis.degree.grantorPontificia Universidad Católica del Perú. Facultad de Ciencias e Ingenieríaes_ES
thesis.degree.disciplineCiencias con mención en Ingeniería Informáticaes_ES
renati.advisor.dni29561260
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-0173-4140es_ES
renati.author.dni73045283
renati.discipline612286es_ES
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#bachilleres_ES
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeInvestigaciones_ES
dc.publisher.countryPEes_ES
dc.subject.ocdehttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.00es_ES


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