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dc.contributor.authorSalgado Reyes, Nelson-
dc.contributor.authorTrujillo Moreno, Graciela Elizabeth-
dc.date.accessioned2024-08-26T21:59:28Z-
dc.date.available2024-08-26T21:59:28Z-
dc.date.issued2024-01-15-
dc.identifier.citationAlvear, F. S. R., Alvear, J. C. R., & Carbajal, D. J. A. (2023). Análisis comparativo de redes sociales para aplicar técnicas de aprendizaje automático. Dominio de las Ciencias, 9(4), 1588-1605.Arango Pastrana, C. A., & Osorio Andrade, C. F. (2021). “Aislamiento social obligatorio: un análisis de sentimientos mediante machine learning.” Suma de Negocios, 12(26), 1-13.Ávila Vacas, J. A., & Pérez Pilco, M. B. (2023). Identificación de comentarios sexistas en español de la Red Social Twitter utilizando Modelo Transformer para Procesamiento de Lenguaje Natural. (Bachelor's thesis, Universidad de Guayaquil. Facultad de Ciencias Matemáticas y Físicas. Carrera de Ingeniería en Sistemas Computacionales.).en_US
dc.identifier.issn2477-8818-
dc.identifier.urihttp://190.57.147.202:90/xmlui/handle/123456789/4606-
dc.description.abstractLa investigación examina el procesamiento del lenguaje natural (PNL) y las técnicas de aprendizaje de idiomas. Máquina (ML) en el contexto del análisis de sentimientos sobre los datos de las redes sociales, particularmente en área de sistemas de información. Adoptar una metodología cualitativa basado en la revisión literatura sistemática, se realiza una búsqueda exhaustiva en las principales bases de datos académico, utilizando términos vinculados al análisis de sentimientos, PNL y ML. La revisión se centra en identificación y análisis de aplicaciones, desafío si las tendencias emergentes en la intersección de estas tecnologías. Los resultados demuestran la eficacia de las técnicas de PNL y ML en una clasificación precisade opiniones y sentimientos expresados ​​en las redes sociales, resaltando la importancia de estas herramientas comprar comprender la percepción pública y mejorar las estrategias en el campo de los sistemas de comunicación información. La urgente necesidad de gestionar continuamente la adaptación de los modelos a cambios en la dinámica lingüística y cultural.en_US
dc.language.isoesen_US
dc.publisherPolo de Capacitación, Investigación y Publicación (POCAIP)en_US
dc.subjectAnálisis de sentimientoen_US
dc.subjectProcesamiento del lenguaje naturalen_US
dc.subjectAprendizaje automáticoen_US
dc.subjectRedes socialesen_US
dc.subjectsistemas de informaciónen_US
dc.titleAnálisis de sentimientos en datos de redes sociales: aplicación de técnicas de procesamiento de lenguaje natural y machine learning para analizar opiniones y sentimientos en datos de redes sociales en el contexto de sistemas de informaciónen_US
dc.typeArticleen_US
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