dc.contributorWu, Jinsong
dc.contributorMedina Cofré, Pablo
dc.contributorLoza Mercado, Juan
dc.creatorPérez López, Rafael Andrés
dc.date.accessioned2020-05-07T22:55:43Z
dc.date.available2020-05-07T22:55:43Z
dc.date.created2020-05-07T22:55:43Z
dc.date.issued2019
dc.identifierhttps://repositorio.uchile.cl/handle/2250/174536
dc.description.abstractEl presente trabajo de memoria tiene por objetivo comprobar la aplicación de Deep Learning en el análisis de textos. La inteligencia artificial se abre paso hoy en día como la tecnología que esta revolucionando la forma en que comprendemos el mundo. Poner esfuerzos en desarrollar maquinas independientes y autodidactas abre la posibilidad a todo un campo nuevo en el desarrollo humano. El presente trabajo tiene como objetivo poner a prueba algoritmos de análisis de texto para calificar sentencias de los usuarios de Twitter. El Sentiment Analysis consiste en el primer paso para que las maquinas logren comprender, sin necesidad de un intermediario, el lenguaje humano. Finalmente, se busca aportar con una base en cuanto análisis de texto se refiere y esto pueda derivar en aplicaciones en otros campos de las ciencias de la computación.
dc.languagees
dc.publisherUniversidad de Chile
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/cl/
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Chile
dc.subjectRedes neuronales (Ciencia de la computación)
dc.subjectInteligencia artificial
dc.subjectDeep learning
dc.subjectSentiment analysis
dc.titleUso de redes neuronales convolucionales aplicado a sentiment analysis
dc.typeTesis


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