Minería de opiniones basada en patrones semánticos en Twitter
Contribuinte(s) |
Lenguajes y Ciencias de la Computación Peláez Sánchez, José Ignacio |
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Data(s) |
20/05/2016
20/05/2016
01/09/2014
20/05/2016
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Resumo |
La minería de opinión o análisis de sentimiento es un tipo de análisis de texto que pretende ayudar a la toma de decisiones a través de la extracción y el análisis de opiniones, identificando las opiniones positivas, negativas y neutras; y midiendo su repercusión en la percepción de un tópico. En este trabajo se propone un modelo de análisis de sentimiento basado en diccionarios, que a través de la semántica y de los patrones semánticos que conforman el texto a clasificar, permite obtener la polaridad del mismo, en la red social Twitter. Para el conjunto de datos de entrada al sistema se han considerado datos públicos obtenidos de la red social Twitter, de compañías del sector de las telecomunicaciones que operan en el mercado Español. |
Identificador | |
Idioma(s) |
spa |
Direitos |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
Palavras-Chave | #Web semántica #Redes sociales en Internet #Minería de datos (Informática) #Datos masivos #Grado en Ingeniería Informática - Trabajos Fin de Grado #Informática - Trabajos Fin de Grado #minería de datos #Twitter #patrones semánticos #data mining #semantic patterns |
Tipo |
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |