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dc.date.accessioned 2019-08-06T15:03:34Z
dc.date.available 2019-08-06T15:03:34Z
dc.date.issued 2018
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/78681
dc.description.abstract Actualmente, la interacción de las personas mediante redes sociales está crecimiento exponencialmente. Motivo por el cual se optó elegir una de ellas, como nuestra fuente de información, y a partir de la misma poder captar las espontáneas manifestaciones de sentimientos por parte de los usuarios. Los datos en cuestión fueron transformados, utilizando diversas técnicas de Procesamiento del Lenguaje Natural. Posteriormente se realizó el entrenamiento de algoritmos de Machine Learning, con el fin de ser utilizado para el Análisis de Sentimiento, llevando a cabo un estudio comparativo respecto de la performance de los mismos. es
dc.language es es
dc.subject Data mining es
dc.subject Machine learning es
dc.subject análisis de sentimiento es
dc.subject enfoque de aprendizaje automático es
dc.title Análisis de los comentarios en español de usuarios de Facebook para la clasificación de publicaciones utilizando técnicas inteligentes  es
dc.type Tesis es
sedici.creator.person Gianetto, Emiliano Ariel es
sedici.creator.person Saporiti, Lucía es
sedici.subject.materias Ciencias Informáticas es
sedici.description.fulltext true es
mods.originInfo.place Facultad de Informática es
sedici.subtype Tesis de grado es
sedici.rights.license Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International (CC BY-NC-ND 4.0)
sedici.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
sedici.contributor.director Hasperué, Waldo es
thesis.degree.name Licenciado en Informática es
thesis.degree.grantor Universidad Nacional de La Plata es
sedici.date.exposure 2018-09


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Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International (CC BY-NC-ND 4.0) Excepto donde se diga explícitamente, este item se publica bajo la siguiente licencia Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International (CC BY-NC-ND 4.0)