Revisión de Técnicas de Análisis de Sentimiento en Redes Sociales
DOI:
https://doi.org/10.15381/risi.v16i2.27144Palabras clave:
Análisis de sentimiento, redes sociales, diccionario, aprendizaje automático, aprendizaje profundoResumen
El presente artículo desarrolla una revisión de las técnicas usadas para el análisis de sentimiento aplicado a mensajes en redes sociales. El análisis de sentimiento es una tarea del campo de la Inteligencia Artificial conocido como Procesamiento de Lenguaje Natural y busca detectar la polaridad de sentimiento expresada por una persona en un mensaje corto o en un documento. Actualmente existen tres tipos de técnicas de las que se derivan los modelos de análisis de sentimiento propuestos: Diccionarios, aprendizaje automático tradicional y aprendizaje profundo; además de los enfoques híbridos que combinan al menos dos de estas técnicas para mejorar el rendimiento de la clasificación. El análisis de sentimiento es una tarea vigente y su importancia ha crecido con la masificación de las redes sociales que permiten la generación masiva de texto susceptible de ser clasificado.
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Derechos de autor 2023 Brian Luis Motta Ypanaqué, Ana María Huayna Dueñas
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