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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 |