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        Tendency tracker : análisis de tendencias en redes sociales

        Registro en:
        http://hdl.handle.net/10554/58430
        instname:Pontificia Universidad Javeriana
        reponame:Repositorio Institucional - Pontificia Universidad Javeriana
        repourl:https://repository.javeriana.edu.co
        http://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/3461029
        Autor
        Garcia Pachon, Johan Ferney
        Vanegas Ramirez, David Felipe
        Cruz Gutierrez, Camilo Eduardo
        Institución
        • Pontificia Universidad Javeriana (Colombia)
        Resumen
        El análisis de tendencias y en análisis de sentimientos son temas que han cogido gran popularidad en los últimos años debido al gran recurso que representan las redes sociales como fuente de información. Por esta razón, en este documento se utilizan 3 técnicas del estado del arte para la tarea de identificación de tendencias en donde se obtiene que la implementación de LDA del paquete Gensim aplicada a textos normalizados es la que obtiene mejores resultados. Además, se implementaron 3 enfoques distintos para el análisis de sentimiento, en donde se destaca el enfoque de deep learning con incrustaciones de palabras locales con una precisión de 66.64%, muy por encima de los enfoques basado en lexicones y machine learning. Adicionalmente, se compararon los resultados del modelo de deep learning con incrustación de palabras locales versus con uno que tuviera incrustaciones de palabras genéricas como lo sería el de Wikipedia, obteniendo unos mejores resultados respecto a este último.
        Materias
        Análisis de sentimiento
        Procesamiento de lenguaje natural
        Incrustaciones de palabras
        Modelamiento de tópicos

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