Detección de sarcasmo en tweets
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El análisis de sentimiento es un área de la computación que actualmente se encuentra en apogeo, es utilizado por diferentes sectores como lo son el hotelero, empresarial e inclusive el político. A través del análisis de sentimientos se busca determinar la polaridad de un texto de manera automática. No obstante, el análisis de sentimientos encuentra grandes dificultades para poder realizar su labor. Uno de ellos es el sarcasmo el cual presenta un gran problema para el análisis de sentimientos puesto que este esconde la polaridad real del texto que se trata de identificar, y por este motivo cuando se realice un análisis de sentimientos del texto la interpretación que se realiza del mismo puede ser errónea. La dificultad radica en que no existen elementos específicos con el que el sarcasmo pueda ser detectado. En este proyecto de grado se realizó un estudio de las investigaciones desarrolladas en los últimos años en la detección de sarcasmo en redes sociales y, basado en este estudio se eligieron tres técnicas de aprendizaje automático utilizadas en este campo. Realizando su implementación y comparación con las métricas más utilizadas. También se efectuó el preprocesamiento del corpus de datos (Tweets) utilizado para el proyecto.Date
2020-08-06Department
Valle del CaucaCity
CaliKeywords
Facultad de IngenieríaIngeniería de Sistemas y la Computación
Aprendizaje Automático
Inteligencia Artificial
Type
Trabajo de GradoCitation
Rivera, J. S. (2020, agosto 6) Detección de sarcasmo en tweets. Pontificia Universidad Javeriana, Cali.Collections
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