Comparativa de modelos predictivos para identificación de palabras con carga emocional

Resumen : Monografía comparativa entre bag of words, LSTM, y BERT, mediante un problema de identificación de palabras con carga emocional. En esta monografía se aborda un problema no trivial de una variante de análisis de sentimiento dando un recorrido histórico al estado del arte de las implementaciones más comunes de Machine y Deep Learning para la soluciones de problemas de procesamiento de lenguaje natural. El resultado es una combinación que permite identificar el avance progresivo de las técnicas de análisis de texto y sorpresas que nos recuerdan que más allá de la tecnología implementada, los mejores resultados se obtienen de las implementaciones adecuadas.

• Autores: Montoya Arcila, Edward Nicolas
• Tipo de recurso: Tesis
• Fecha de publicación: 2021
• Institución: Universidad de Antioquia
• Repositorio: Repositorio UdeA
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/19822
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/10495/19822
• Palabra clave: Inteligencia artificial; Artificial intelligence; Control automático; Automatic control; Cibernética; Cybernetics; Análisis de redes; Network analysis; Análisis factorial; Factor analysis; Aprendizaje electrónico; Machine learning; Aprendizaje de ontología; Ontology learning; tweet; Sentimiento; http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_49834; http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_49835; http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept3052; http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept3399; http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept3057; http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept2224; http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept2240
• Rights: openAccess
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/