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    Desarrollo de modelo para identificación de características positivas/negativas de producto en comentarios en plataforma e-commerce usando aprendizaje automático
    (Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2025) Villa Ramos, Jhilbran; Ibarra Enríquez, Santiago; Álvarez Vargas, Gloria Inés; Linares Ospina, Diego Luis
    Este proyecto busca desarrollar una herramienta de análisis de sentimientos automatizada para evaluar comentarios en plataformas de comercio electrónico mediante técnicas de Machine Learning. El objetivo principal es identificar características positivas y negativas en las reseñas de los usuarios, permitiendo a las empresas mejorar su reputación, abordar rápidamente comentarios negativos, optimizar productos y servicios, y diseñar estrategias de marketing más efectivas. La metodología del proyecto se divide en dos etapas principales: preparación de datos e implementación del modelo. En la primera etapa, se realiza la adquisición de datos a partir de comentarios de usuarios, seguida de un proceso de limpieza y transformación del texto para eliminar ruido y normalizar los datos. Posteriormente, se aplican técnicas de incrustación de palabras como Word2Vec y GloVe, junto con métodos léxicos tradicionales (Bag-of-Words, TFIDF, One-Hot Encoding) para convertir el texto en representaciones vectoriales adecuadas para el análisis. En la fase de implementación, se entrenan y comparan distintos modelos de clasificación, utilizando los embeddings generados. Adicionalmente, se aplica modelado de temas (LDA) para identificar patrones en los comentarios. Finalmente, se generan visualizaciones interactivas que permiten una comprensión clara de los resultados.