Thesis
Diseño de un modelo de aprendizaje automático Machine Learning para clasificar texto en variables PEST.
Fecha
2021-03-23Autor
Cornejo Macías, Geomaira Selena
Institución
Resumen
El presente trabajo de titulación propone la creación de un algoritmo de aprendizaje automático que
ayude a la clasificación de texto en variables PEST. El cual permitirá realizar el análisis del entorno
de manera más eficiente. La creación de este algoritmo pretende que las organizaciones estén al tanto
de las noticias más relevantes que ayuden al crecimiento de sus empresas y a la correcta toma de
decisiones. El clasificador detectará la noticia y la clasificará a la categoría correspondiente: puede
ser político, económico, social o tecnológico. En caso de que la noticia no esté dentro de las
características antes nombradas existirá la categoría no pest y será ahí a dónde pertenecerán. Para la
creación del algoritmo se trabajó en el lenguaje de programación Python, utilizando librerías como
scikit-learn y pandas. Finalmente, el trabajo de titulación se llevó a cabo dentro del tiempo estipulado
para la elaboración del algoritmo cumpliendo con los objetivos planteados obteniendo los resultados
esperados. The present degree work proposes the creation of a machine learning algorithm that helps to classify
text in PEST variables. This will allow the analysis of the environment to be carried out more
efficiently. The creation of this algorithm aims for organizations to be aware of the most relevant
news that help the growth of their companies and the correct decision-making. The classifier will
detect the news and classify it to the corresponding category: it can be political, economic, social or
technological. In case that the news is not within the aforementioned characteristics, there will be
the no pest category and that will be where they will belong. To create the algorithm, the Python
programming language was worked, using libraries such as scikit-learn and pandas. Finally, the
degree work was carried out within the time stipulated for the elaboration of the algorithm, fulfilling
the objectives set, obtaining the expected results.