Análisis de sentimientos en los mensajes recibidos en el entorno virtual de aprendizaje de la modalidad abierta y a distancia de la UTPL /

Resumen: La presente investigación tiene como objetivo analizar y clasificar mediante técnicas de aprendizaje automático el texto los mensajes escritos por los estudiantes de la Modalidad Abierta y a Distancia del periodo académico Abr/2019 - Ago/2019 que son enviados a través del EVA de la UTPL con la finalidad de conocer el nivel de positivismo o negativismo. Se identifica y aplica distintos métodos de minería de texto para calcular la polaridad de los mensajes. Con R utilizando la librería Tidy, en java el framework stanford.nlp, con Python se ejecutaron los métodos: Naive Bayes y máquina de vectores soporte y se implementó Textblob. El proceso inicia luego de la recolección de información, se procede a almacenar los mensajes en un repositorio para realizar la limpieza de datos, en el cual se eliminan todos aquellos caracteres que no aporten en el análisis y se ejecuta el Análisis de Sentimientos aplicando los métodos de aprendizaje automático. En el resultado consolidado se observó que existió un 84.14% mensajes positivos, 12.32% negativos y finalmente con el 3.54% de mensajes neutros dando un alto nivel de positivismo.

• Main Author: Sinche Salinas, Junior Ulises (author)
• Format: bachelorThesis
• Language: spa
• Published: 2020
• Subjects: Entorno virtual.; Aprendizaje automático.; Magíster en ciencias y tecnologías de la computación.-
• Online Access: http://dspace.utpl.edu.ec/handle/20.500.11962/26503