CATEGORIZACIÓN DE COMENTARIOS, SEGÚN LA EMOCIÓN EXPRESADA, UTILIZANDO PROCESAMIENTO DE LENGUAJE NATURAL Y LINGÜÍSTICA COMPUTACIONAL

ATUAN TOLEDO, JEAN-PIERRE

2018

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En el presente estudio, se busca generar un modelo predictivo capaz de categorizar comentariosprovenientes de la red social Twitter mediante el proceso de estudio denominado“Análisis de Sentimiento”.En particular, el estudio busca encontrar una vía alternativa a una de las funciones de laplataforma de la empresa chilena Wholemeaning, la cual por medio de diversos algoritmoslingüísticos es capaz de categorizar texto de acuerdo al sentimiento (o emoción) presente enél. Esta vía, si bien funciona muy bien bajo otros tipos de categorizaciones, no es capaz deetiquetar correctamente todos los distintos tipos de comentarios realizados bajo esta área. Yes que al tratarse de un contexto chileno, la jerga y la variada forma que tienen las personasde expresar una idea, ya sea haciendo uso de garabatos o con frases muy específicas, haceque la implementación de un modelo lingüístico no logre capturar todas sus variantes.El método propuesto se basa en el uso del procesamiento natural del lenguaje (PNL) y lalingüística computacional (LC), los cuales a su vez están fuertemente complementados conalgoritmos de un área de Machine Learning, como lo es el Deep Learning. Con ello, se generaráuna herramienta que pueda trabajar procesando texto proveniente de usuarios chilenos,intentando capturar toda la jerga propia del chilenismo que permita una correcta etiquetaciónde los comentarios.

ANALISIS DE SENTIMIENTO||DEEP LEARNING||PROCESAMIENTO DE LENGUAJE NATURAL;