Análisis de sentimientos en tiempo real para intervenciones de chat en videoconferencias por streaming

RESUMEN : En el momento presente se vienen desarrollando procesos y herramientas de inteligencia artificial, que permiten aplicar modelos a datos, con el fin de obtener información que no es posible realizarla con herramientas de análisis convencionales, dada la cantidad de datos a procesar y su est...

Full description

Autores:
Uribe González, Alexánder
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2023
Institución:
Universidad de Antioquia
Repositorio:
Repositorio UdeA
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/37790
Acceso en línea:
https://hdl.handle.net/10495/37790
Palabra clave:
Inteligencia artificial
Artificial intelligence
Comunicación
Communication
Análisis de redes
Network analysis
Grupos de charla en linea
Online chat groups
Inteligencia artificial
Análisis de sentimientos
Streaming
Procesamiento de lenguaje natural
http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept3052
Rights
openAccess
License
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/co/
Description
Summary:RESUMEN : En el momento presente se vienen desarrollando procesos y herramientas de inteligencia artificial, que permiten aplicar modelos a datos, con el fin de obtener información que no es posible realizarla con herramientas de análisis convencionales, dada la cantidad de datos a procesar y su estructura, por lo que se hace necesario adoptar tecnologías de última generación, para obtener el mayor provecho posible en el análisis de la información. Para el caso del presente trabajo, se propuso aprovechar estas tecnologías para darle valor a las interacciones que se realizan en los chats que producen los usuarios al escribir los comentarios de transmisiones en vivo, con lo cual, el dueño de la información (orador, periodista, político, etc.) puede valorar las intervenciones de los asistentes en las transmisiones en vivo, que por lo general, son echadas en poco, pero que si se hace un proceso de inteligencia artificial se puede dar valor a dicha información y así permitirle al usuario la observación de tendencias, percepciones, positividad o no de los comentarios, todo esto a través de un análisis de sentimientos. La información podrá ser evaluada parcial o totalmente. Si se emiten resultados parciales, estos corresponderán al corte de la información extraída en el momento, para el caso del resultado total dependerá del final de la transmisión, permitiendo mostrar los resultados en la misma transmisión, a partir de los porcentajes de evaluación del modelo, clasificados como Bad (malos), Neutral (neutrales) y Good (buenos), con lo cual se obtiene la percepción de los usuarios con respecto al tema tratado en la transmisión.