Análisis de los comentarios en español de usuarios de Facebook para la clasificación de publicaciones utilizando técnicas inteligentes

Actualmente, la interacción de las personas mediante redes sociales está crecimiento exponencialmente. Motivo por el cual se optó elegir una de ellas, como nuestra fuente de información, y a partir de la misma poder captar las espontáneas manifestaciones de sentimientos por parte de los usuarios. Los datos en cuestión fueron transformados, utilizando diversas técnicas de Procesamiento del Lenguaje Natural. Posteriormente se realizó el entrenamiento de algoritmos de Machine Learning, con el fin de ser utilizado para el Análisis de Sentimiento, llevando a cabo un estudio comparativo respecto de la performance de los mismos.Facultad de Informátic

Análisis de los comentarios en español de usuarios de Facebook para la clasificación de publicaciones utilizando técnicas inteligentes

Actualmente, la interacción de las personas mediante redes sociales está crecimiento exponencialmente. Motivo por el cual se optó elegir una de ellas, como nuestra fuente de información, y a partir de la misma poder captar las espontáneas manifestaciones de sentimientos por parte de los usuarios. Los datos en cuestión fueron transformados, utilizando diversas técnicas de Procesamiento del Lenguaje Natural. Posteriormente se realizó el entrenamiento de algoritmos de Machine Learning, con el fin de ser utilizado para el Análisis de Sentimiento, llevando a cabo un estudio comparativo respecto de la performance de los mismos.Facultad de Informátic

Minería de opiniones y visualización de datos aplicables a estudios de mercado

El objetivo principal es llevar adelante un trabajo de investigación sobre ​análisis de opiniones​. Para esto, vamos a implementar un sistema informático que haga uso de distintas herramientas cognitivas disponibles actualmente en el mercado, y observar los resultados que son capaces de obtener. Documentaremos conceptos asociados con y usados por estas tecnologías.Tesis dirigida por Claudia Pons y Waldo Hasperué.Facultad de Informátic

EVALUACIÓN DE ALGORITMOS DE CLASIFICACIÓN PARA EL MINADO DE OPINIÓN EN TWITTER

La presente investigación denominada “EVALUACION DE ALGORITMOS DE CLASIFACION PARA EL MINADO DE OPINION EN TWITTER” tiene como objetivo realizar un análisis de los diversos algoritmos utilizados en el proceso de tratamiento de textos. La posibilidad de extraer y analizar información de los diferentes medios sociales, ha motivado que en la última década se realicen estudios que van desde la publicidad a temas socio-culturales, por medio del análisis de sentimientos (SA), también conocido como minería de opinión (opinion mining); que para Bing Liu (2016), es un campo de estudio que se centra principalmente en analizar las opiniones que expresan o implican sentimientos positivos o negativos. Para abordar esta problemática, en la investigación “Clasificación automática de la intención del usuario en mensajes de Twitter” (Martis & Alfaro, 2014), propone un modelo para la clasificación de mensajes de Twitter de forma automática para intentar comprender cuál es la intención que tiene el usuario cuando publica un mensaje. Para este caso, los investigadores definieron un conjunto de 8 categorías, para las cuales utilizaron algoritmos de clasificación supervisada como el Super Vector Machine (SVM) y Naive Bayes; luego de evaluar el comportamiento de los mismos, indicaron que el SVM obtiene una clara ventaja sobre el segundo; concluyendo así, que lo mejor es utilizar Maquinas de Soporte Vectorial para la clasificación automática de los tweets.Tesi

Análisis de sentimiento en información de medios periodísticos y redes sociales mediante redes neuronales recurrentes

El análisis de sentimiento es un área de investigación importante en el procesamiento de lenguaje natural, la cual está en constante crecimiento especialmente por la generación de grandes volúmenes de información textual, y el avance tecnológico en lo que se refiere al almacenamiento y los algoritmos inteligentes para el análisis de esta. Esta tarea cada vez va tomando más fuerza su uso en diferentes aplicaciones computacionales dado el crecimiento exponencial del uso de medios digitales y redes sociales, las cuales, gracias a la información debidamente procesada, pueden ser muy valiosas para los negocios. Actualmente existen procedimientos ambiguos para la realización de dicha tarea y sobre todo para textos en español y de manera específica para notas periodísticas y publicaciones realizadas en redes sociales, todo ello por el hecho de la escasa cantidad de herramientas existentes para la presente tarea, por ende el proceso de clasificación de las polaridades de los sentimientos expresadas en los textos se realiza de manera manual por expertos en el tema, generándose así resultados ambiguos y sesgados según la experiencia del encargado, lo cual generaba resultados que no eran del todo fiables retándole valor a dicha tarea, además del hecho de que realizarlo de manera totalmente manual resultaba muy pesado y se realizaba en un periodo largo de tiempo. Para la realización de dicha tarea existen múltiples técnicas de aprendizaje de máquina y de aprendizaje profundo que son adecuadas para este, pero en el último año uno de los modelos que va siendo reconocido cada vez más para ser aplicado a resolver problemas de procesamiento de lenguaje natural son los modelos basados en transformers dadas sus buenas capacidades y los resultados que se obtienen con estos. Ante dicha problemática surge la necesidad de investigar más acerca de cómo se vienen implementando soluciones para la realización de análisis de sentimiento para hacer una comparativa sobre los modelos usados y además dadas las buenas capacidades de los modelos basados en transformers investigar más a fondo la utilidad de estos y las aplicaciones que tiene para así comprobar sus buenas capacidades

Un modelo integrado de técnicas de aprendizaje de máquinas no supervisadas y ontologías para la detección automática de sentimientos desde una estructura gramatical simple en español

Recientemente el análisis de sentimientos (AS) ha mostrado un alto interés debido a la producción a gran escala de opiniones por parte de usuarios en la Internet. Las empresas en general, necesitan saber la reputación que tienen ante sus usuarios en la Web. Hasta ahora, la gran mayoría de trabajos de investigación involucran sistemas de AS que detectan el sentimiento global de una opinión escrita sobre una frase o un documento completo; estos sistemas resultan a veces incompletos ante la realidad de las organizaciones que quieren saber en detalle el comportamiento de sus productos. Resultados de esa necesidad, existen enfoques de AS dedicados a realizar un análisis más completo de grano fino, en donde se identifican las características o aspectos más importantes de una opinión para poder determinar el sentimiento de cada uno de los aspectos. Sin embargo, la mayoría de enfoques, no tienen en cuenta el concepto o significado de las palabras en el proceso de identificar los aspectos, por otra parte, se necesita un gran número de documentos etiquetados manualmente para determinar el sentimiento. Con el fin de dar solución a estos problemas, este trabajo de tesis doctoral, propone la construcción de un modelo para analizar sentimientos a nivel de aspectos en español, que permita extraer automáticamente las características de una opinión y determinar el sentimiento (polaridad) asociado. El modelo está basado en dos técnicas, la primera se basa en ontologías para detección aspectos explícitos e implícitos y la segunda, utiliza el aprendizaje de máquina no supervisado para determinar la polaridad sobre una estructura gramatical simple. Este modelo tiene en cuenta el significado de los aspectos en el momento de extracción, y es completamente no supervisado, lo que permite implementar un sistema que sea rápidamente escalable a cualquier idioma o dominio. Para la implementación del modelo, se desarrolló el prototipo AspectSA (elaborado en JAVA), que contiene componentes de software que permiten realizar el análisis de sentimientos a nivel de aspectos en los dominios de restaurante y hoteles. Adicionalmente, este prototipo se validó utilizando un conjunto de experimentos basados en corpus, desarrollados por SemEval 2016 en español. Los resultados obtenidos superaron a todos los participantes de SemEval y a los sistemas existentes para el lenguaje español.Abstract: Recently the sentiment analysis has shown a high interest due to large-scale production of opinions by users on the Internet. The companies generally need to know the reputation they have of their users on the Web. So far, the vast majority of research involving this systems that detect the overall sentiment of a written opinion on a phrase or an entire document. These systems are sometimes incomplete before the reality of organizations that want to know in detail the behavior of their products. Due to the above, there are some approaches dedicated to a more complete analysis offine grain, where the characteristics or most important aspects of an opinion are identified in order to determine the feeling of each one of the aspects. However, most approaches do not take into account the concept or meaning of words in the process of identifying aspects and also a large number of documents labeled manually is needed to determine the sentiment. In order to solve these problems, this doctoral thesis proposes the construction of a model to aspect-based sentiment analysis in Spanish that allows to automatically extract the characteristics of an opinion and determine the associated sentiment (polarity). The model is based on Ontologies for detection of characteristics (explicit and implicit aspects) and machine learning unsupervised to determine the polarity on a simple grammatical structure. This model takes into account the meaning of the aspects at the time of extraction and is completely unsupervised which allows to implement a system that is quickly scalable to any language or domain. For the implementation of the model was developed the prototype AspectSA (elaborated in JAVA), which contains software components that allow the aspect-based sentiment analysis in the domains of restaurants and hotels. In addition, this prototype was validated using a set of experiments based on the data set developed by SemEval 2016 in Spanish. The results obtained exceeded all SemEval participants and the existing systems for the Spanish language.Doctorad

Análisis de datos de sentimientos enfocados al servicio d transporte masivo transmilenio S.A aplicando tecnologías BIG DATA

Durante los últimos años los sistemas de información constituyen uno de los principales ámbitos de estudio en el área de organización de empresas. El entorno donde las compañías desarrollan sus actividades se vuelve cada vez más complejo. La creciente globalización, el proceso de internacionalización de la empresa, el incremento de la competencia en los mercados de bienes y servicios, la rapidez en el desarrollo de las tecnologías de información, el aumento de la incertidumbre en el entorno y la reducción de los ciclos de vida de los productos originan que la información se convierta en un elemento clave para la gestión, así como para la supervivencia y crecimiento de la organización empresarial. Si los recursos básicos analizados hasta ahora eran tierra, trabajo y capital, ahora la información aparece como otro insumo fundamental a valorar en las empresas. En la actualidad, el poder de la información de una empresa puede incrementarse por su fiabilidad, volumen, accesibilidad y la capacidad que tiene dicha empresa para darle utilidad en un tiempo razonable, con el objetivo de ayudar en la toma de decisiones inteligentes. Big Data surge del hecho de grandes volúmenes de datos para procesarlos, analizarlos, descubrir patrones y otros aspectos fundamentales para la toma de decisiones. “La empresa que tiene la mejor información, sabe cómo encontrarla y puede utilizarla es la que triunfa más rápido” (Michel Daconta, Leo Obrst y Kevin T. Smith, 2004, The Semantic Web: A Guide to the Future of XML, Web Services, and Knowledge Management). (Apartes del texto)Fundación Universitaria los Libertadore

Desarrollo de un sistema para el análisis del posicionamiento sentimental de marcas en Internet

La World Wide Web es, hoy día, un enorme escaparate en el que los consumidores observan, consultan y compran productos. El rápido acceso a la información que proporcionan los buscadores web ha motivado que los consumidores busquen una segunda opinión en la Web, mediante la cual, reducir el riesgo percibido en la compra. Este Proyecto Fin de Carrera tiene como objetivo el diseño y la implementación de un sistema que permita analizar el contenido de artículos online, concretamente, artículos de coches publicados en sitios especializados en el mundo del motor y la actualidad del automóvil, e identificar las relaciones de similitud existentes entre marcas y sentimientos.Nowadays, the World Wide Web is a huge storefront in which consumers observe, see and buy products. The fast access to information provided by search engines has prompted consumers to seek a second opinion on the Web in order to reduce risk purchase. The goal of this project is the design and implementation of a system to allow analyze reviews, specifically, car reviews from automobile magazines sites, and recognize relationships between car brands and feelings.Ingeniería Técnica en Informática de Gestió

Application of Big Data Science techniques for crisis management

A pesar de la existencia de una multitud de investigaciones sobre el análisis de sentimiento, existen pocos trabajos que traten el tema de su implantación práctica y real y su integración con la inteligencia de negocio y big data de tal forma que dichos análisis de sentimiento estén incorporados en una arquitectura (que soporte todo el proceso desde la obtención de datos hasta su explotación con las herramientas de BI) aplicada a la gestión de la crisis. Se busca, por medio de este trabajo, investigar cómo se pueden unir los mundos de análisis (de sentimiento y crisis) y de la tecnología (todo lo relacionado con la inteligencia de negocios, minería de datos y Big Data), y crear una solución de Inteligencia de Negocios que comprenda la minería de datos y el análisis de sentimiento (basados en grandes volúmenes de datos), y que ayude a empresas y/o gobiernos con la gestión de crisis. El autor se ha puesto a estudiar formas de trabajar con grandes volúmenes de datos, lo que se conoce actualmente como Big Data Science, o la ciencia de los datos aplicada a grandes volúmenes de datos (Big Data), y unir esta tecnología con el análisis de sentimiento relacionado a una situación real (en este trabajo la situación elegida fue la del proceso de impechment de la presidenta de Brasil, Dilma Rousseff). En esta unión se han utilizado técnicas de inteligencia de negocios para la creación de cuadros de mandos, rutinas de ETC (Extracción, Transformación y Carga) de los datos así como también técnicas de minería de textos y análisis de sentimiento. El trabajo ha sido desarrollado en distintas partes y con distintas fuentes de datos (datasets) debido a las distintas pruebas de tecnología a lo largo del proyecto. Uno de los datasets más importantes del proyecto son los tweets recogidos entre los meses de diciembre de 2015 y enero de 2016. Los mensajes recogidos contenían la palabra "Dilma" en el mensaje. Todos los twittees fueron recogidos con la API de Streaming del Twitter. Es muy importante entender que lo que se publica en la red social Twitter no se puede manipular y representa la opinión de la persona o entidad que publica el mensaje. Por esto se puede decir que hacer el proceso de minería de datos con los datos del Twitter puede ser muy eficiente y verídico. En 3 de diciembre de 2015 se aceptó la petición de apertura del proceso del impechment del presidente de Brasil, Dilma Rousseff. La petición fue aceptada por el presidente de la Cámara de los Diputados, el diputado Sr. Eduardo Cunha (PMDBRJ), y de este modo se creó una expectativa sobre el sentimiento de la población y el futuro de Brasil. También se ha recogido datos de las búsquedas en Google referentes a la palabra Dilma; basado en estos datos, el objetivo es llegar a un análisis global de sentimiento (no solo basado en los twittees recogidos). Utilizando apenas dos fuentes (Twitter y búsquedas de Google) han sido extraídos muchísimos datos, pero hay muchas otras fuentes donde es posible obtener informaciones con respecto de las opiniones de las personas acerca de un tema en particular. Así, una herramienta que pueda recoger, extraer y almacenar tantos datos e ilustrar las informaciones de una manera eficaz que ayude y soporte una toma de decisión, contribuye para la gestión de crisis.Fac. de Estudios EstadísticosTRUEsubmitte