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dc.contributor LEDENEVA, YULIA NIKOLAEVNA
dc.contributor.author Mejía González, Kevin
dc.date.accessioned 2019-03-13T20:48:20Z
dc.date.available 2019-03-13T20:48:20Z
dc.date.issued 2018-07-12
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/20.500.11799/99592
dc.description.abstract Hoy en día podemos apreciar que las redes sociales han tenido un gran impacto a nivel mundial, permitiendo compartir opiniones y emociones sobre diversos eventos sociales. Es por ello que han surgido diversos métodos computacionales capaces de analizar las opiniones y emociones compartidas por los usuarios de las redes sociales. Un ejemplo es el análisis de sentimientos. El análisis de sentimientos es una tarea contemplada dentro del procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático, que permite analizar las opiniones y emociones con el fin de conocer las principales necesidades de los usuarios. A través de los años se ha podido observar el desarrollo de diversos métodos computacionales de análisis de sentimientos. En esta tesis se analiza el método VADER. El método VADER se basa en reglas que clasifica las emociones de las opiniones de Twitter. El método utiliza un listado de palabras llamado lexicón, con el fin de clasificar las emociones que expresan las opiniones de Twitter. Existen diversos lexicones los cuales pueden enriquecer el método y obtener una mejor clasificación de emociones. Sin embargo, no se sabe cuál de los lexicones presentados en el estado de arte enriquezca mejor el método basado en reglas VADER. Se utiliza el corpus de la competencia internacional WASSA 2017 en el idioma inglés. En esta tesis se obtienen resultados del método VADER para 7 lexicones y 21 combinaciones de estos lexicones. Se realizan los experimentos con y sin preprocesamiento. es
dc.language.iso spa es
dc.publisher Universidad Autónoma del Estado de México es
dc.rights openAccess es
dc.rights https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ es
dc.rights openAccess es
dc.rights https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ es
dc.subject Procesamiento de Lenguaje Natural es
dc.subject Lingüística Computacional es
dc.subject Análisis de emociones es
dc.title Enriquecimiento del modelo basado en reglas Vader a través de lexicones es
dc.type Tesis de Licenciatura es
dc.provenance Académica es
dc.road Verde es
dc.organismo Unidad Académica Profesional Tianguistenco es
dc.ambito Nacional es
dc.cve.CenCos 31201 es
dc.cve.progEstudios 68 es
dc.modalidad Tesis es


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  • Título
  • Enriquecimiento del modelo basado en reglas Vader a través de lexicones
  • Autor
  • Mejía González, Kevin
  • Colaborador
  • LEDENEVA, YULIA NIKOLAEVNA
  • Fecha de publicación
  • 2018-07-12
  • Editor
  • Universidad Autónoma del Estado de México
  • Tipo de documento
  • Tesis de Licenciatura
  • Palabras clave
  • Procesamiento de Lenguaje Natural
  • Lingüística Computacional
  • Análisis de emociones
  • Los documentos depositados en el Repositorio Institucional de la Universidad Autónoma del Estado de México se encuentran a disposición en Acceso Abierto bajo la licencia Creative Commons: Atribución-NoComercial-SinDerivar 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)

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