Sentiment Analysis in Spanish for Improvement of Products and Services, A Deep Learning Approach

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Descripción: El análisis de sentimientos es un área importante que permite conocer la opinión pública de los usuarios sobre varios aspectos. Esta información ayuda a las organizaciones a conocer la satisfacción del cliente. Las redes sociales como Twitter son canales de información importantes porque se puede obtener y procesar información en tiempo real de ellas. En este sentido, proponemos un enfoque basado en aprendizaje profundo que permite a las empresas y organizaciones detectar oportunidades para mejorar la calidad de sus productos o servicios a través del análisis de sentimientos. Este enfoque se basa en una red neuronal convolucional (CNN) y word2vec. Para determinar la efectividad de este enfoque para clasificar tweets, realizamos experimentos con diferentes tamaños de un corpus de Twitter compuesto por 100,000 tweets. Obtuvimos resultados alentadores con una precisión del 88.7%, una recuperación del 88.7% y una medida F1 del 88.7% considerando el conjunto de datos completo.
Citación recomendada (normas APA)
: Hindawi, "Sentiment Analysis in Spanish for Improvement of Products and Services, A Deep Learning Approach", -:Revista VirtualPRO,, 2017. Consultado en línea en la Biblioteca Digital de Bogotá (https://www.bibliotecadigitaldebogota.gov.co/resources/3861327/), el día 2025-05-01.

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