Comparación de rendimiento de técnicas de aprendizaje automático para análisis de afecto sobre textos en español

Tesis:
Comparación de rendimiento de técnicas de aprendizaje automático para análisis de afecto sobre textos en español

dc.contributor.advisor	Vidal-Castro, Christian Lautaro	es
dc.contributor.advisor	Segura-Navarrete, Alejandra Andrea	es
dc.contributor.author	Elgueta-Morales, Jorge Andrés	es
dc.date.accessioned	2017-08-09T14:48:18Z
dc.date.available	2017-08-09T14:48:18Z
dc.date.issued	2017
dc.description	Tesis (Magíster en Ciencias de la Computación)	es
dc.description.abstract	Analizar la subjetividad en textos disponibles puede entregar diversos beneficios para las organizaciones y personas. En particular, el Análisis de Afecto intenta descubrir el afecto que le imprime el escritor a sus textos. El análisis automatizado de textos se convierte en un problema de clasificación que puede ser resuelto con técnicas de aprendizaje automático. Sin embargo, la mayor parte de estos análisis han sido realizados para corpus de textos escritos en inglés. Este trabajo comparó la aplicación de técnicas de aprendizaje automático y de NLP sobre textos en idioma español, realizando un proceso de análisis de afecto mediante la aplicación de 3 clasificadores basados en técnicas de aprendizaje automático y estudiando la incidencia de técnicas de NLP, como stopwords y etiquetado POS. Para ello, se configuró un experimento sobre un corpus en español elaborado con titulares de periódicos online de Chile. Los mejores resultados de rendimiento del clasificador se obtienen con la técnica Support Vector Machine sobre un corpus.	es
dc.description.call-number	T(DC) 003 El38 2017	es
dc.format	application/pdf
dc.identifier.uri	https://repositorio.ubiobio.cl/handle/123456789/1772
dc.language	spa	es
dc.publisher	Universidad del Bío-Bío. Departamento de Sistemas de Información	es
dc.rights	info:eu-repo/semantics/acceso abierto
dc.subject	Aprendizaje automático	es
dc.subject	Procesamiento de lenguaje natural	es
dc.subject	Análisis de afecto	es
dc.subject	Aprendizaje automático	es
dc.subject	Rendimiento clasificadores supervisados	es
dc.title	Comparación de rendimiento de técnicas de aprendizaje automático para análisis de afecto sobre textos en español	es
dc.type	tesis	es
dspace.entity.type	tesis
ubb.Departamento	Departamento de Sistemas de Información
ubb.Facultad	Facultad de Ciencias Empresariales
ubb.Programa	Magíster en Ciencias de la Computación
ubb.Sede	Concepción