Minería de texto para el análisis de sentimientos en procesos de enseñanza aprendizaje al utilizar la red social Facebook

Resumen:Los algoritmos de aprendizaje automático son ampliamente utilizados en problemas de minería de texto, en este trabajo en específico se los utilizó para realizar análisis de sentimientos. El corpus textual en el cual se probaron los algoritmos fue generado a partir de interacciones que tenían...

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ग्रंथसूची विवरण
मुख्य लेखक: Astudillo Bustamante, Ivo Andrés (author)
स्वरूप: bachelorThesis
भाषा:spa
प्रकाशित: 2021
विषय:
ऑनलाइन पहुंच:http://dspace.utpl.edu.ec/handle/20.500.11962/28022
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विवरण
सारांश:Resumen:Los algoritmos de aprendizaje automático son ampliamente utilizados en problemas de minería de texto, en este trabajo en específico se los utilizó para realizar análisis de sentimientos. El corpus textual en el cual se probaron los algoritmos fue generado a partir de interacciones que tenían los estudiantes y docente en grupos de estudio creados en la red social Facebook. Se probaron dos algoritmos: SupportVector Machine y Complement Naïve Bayes. Los resultados obtenidos mostraron que,basados en métricas como la sensibilidad, precisión y el puntaje F1, el algoritmo que tiene un mejor rendimiento es el Complement NaïveBayes.