Análisis 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 información

Salgado Reyes, Nelson; Trujillo Moreno, Graciela Elizabeth

dc.contributor.author	Salgado Reyes, Nelson
dc.contributor.author	Trujillo Moreno, Graciela Elizabeth
dc.date.accessioned	2024-08-26T21:59:28Z
dc.date.available	2024-08-26T21:59:28Z
dc.date.issued	2024-01-15
dc.identifier.citation	Alvear, 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.issn	2477-8818
dc.identifier.uri	http://190.57.147.202:90/xmlui/handle/123456789/4606
dc.description.abstract	La 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.iso	es	en_US
dc.publisher	Polo de Capacitación, Investigación y Publicación (POCAIP)	en_US
dc.subject	Análisis de sentimiento	en_US
dc.subject	Procesamiento del lenguaje natural	en_US
dc.subject	Aprendizaje automático	en_US
dc.subject	Redes sociales	en_US
dc.subject	sistemas de información	en_US
dc.title	Análisis 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 información	en_US
dc.type	Article	en_US