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| dc.creator | Long Docmac, Jaime Ignacio | ||
| dc.creator | Contreras Becerra, Nicolás | ||
| dc.creator | Allende Cid, Héctor | ||
| dc.creator | Alfaro Arancibia, Rodrigo | ||
| Fecha Tésis | dc.date | 2020 | |
| Fecha Ingreso | dc.date.accessioned | 2021-10-21T13:53:18Z | |
| Fecha Disponible | dc.date.available | 2021-10-21T13:53:18Z | |
| Fecha en Repositorio | dc.date.issued | 2021-10-21 | |
| Resumen | dc.description | Actualmente existen demasiadas fuentes de información dentro del internet, en estas, las personas pueden plasmar sus pensamientos y sentimientos de diversas formas, por lo que los sistemas capaces de generar información en base a estos datos son cada vez más solicitados en la actualidad. Es por esto, que existen distintas técnicas que permiten realizar análisis de sentimientos y obtener resultados en base a estos, pero comúnmente estos algoritmos comparten un problema que es el contexto del cual se obtienen los mensajes, debiendo tener un sistema específico para cada caso. En la presente investigación se buscó un método para poder realizar esta operación sin las complicaciones mencionadas anteriormente, para llevar a cabo esto se utilizó tecnologías como Deep learning, Support Vector Machine y Word Embeddings, aplicando los distintos conocimientos obtenidos en la carrera | |
| Resumen | dc.description | Informe del Proyecto | |
| Resumen | dc.description | Actualmente existen demasiadas fuentes de información dentro del internet, en estas, las personas pueden plasmar sus pensamientos y sentimientos de diversas formas, por lo que los sistemas capaces de generar información en base a estos datos son cada vez más solicitados en la actualidad. Es por esto, que existen distintas técnicas que permiten realizar análisis de sentimientos y obtener resultados en base a estos, pero comúnmente estos algoritmos comparten un problema que es el contexto del cual se obtienen los mensajes, debiendo tener un sistema específico para cada caso. En la presente investigación se buscó un método para poder realizar esta operación sin las complicaciones mencionadas anteriormente, para llevar a cabo esto se utilizó tecnologías como Deep learning, Support Vector Machine y Word Embeddings, aplicando los distintos conocimientos obtenidos en la carrera | |
| Lenguaje | dc.language | eng | |
| Editor | dc.publisher | Valparaíso, Chile Pontificia Universidad Católica de Valparaíso | |
| dc.source | https://drive.google.com/file/d/1u6QiBcFiOfeY_l9YsMooDHeqEm6Z06W4/view?usp=sharing | ||
| Materia | dc.subject | Análisis de Sentimiento | |
| Materia | dc.subject | Word Embeddings | |
| Title | dc.title | Análisis de sentimiento libre de contexto | |
| Tipo | dc.type | software, multimedia |
| Archivos | Tamaño | Formato | Ver |
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