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Análisis de sentimiento

Análisis de sentimiento
24 Mar

Análisis de sentimiento

El análisis de sentimiento también es conocido como minería de opinión o Opinion Mining y es el proceso de determinar el tono emocional que hay detrás de una serie de palabras que se utilizan para intentar entender las actitudes, opiniones y emociones expresadas gracias al Machine Learning ¿En qué consiste?

El Análisis de sentimiento o Opinion Mining

El Análisis de sentimiento hace referencia al uso de procesamiento de lenguaje natural (NLP), lingüística computacional y análisis de texto (rama específica de la minería de datos) para identificar y extraer información subjetiva de los recursos.

Por si llevara a error es importante resaltar que el Análisis de Sentimiento es un tratamiento que se basa en relaciones estadísticas y de asociación, no en análisis lingüístico como tal.

Para realizar un Análisis de Sentimiento se utiliza un DataSets de reviews, donde se utilizan algoritmos como Bag Of Words (BOW) o Tf-idf que es una mejora que se puede aplicar a Bag Of Words. Y por ultimo y no por ello menos importante, BERT (Bidirectional Encoder Representations For Transformers).

En el siguiente vídeo Miguel Camacho, CEO Atalaya Technologies y Director Académico del Máster en Machine & Deep Learning e Inteligencia Artificial explica el término “Análisis de sentimiento” o cómo las maquinas entienden el lenguaje humano.

Bag Of Words

Bag Of Words o Modelo bolsa de palabras es un método que se utiliza en el procesado del lenguaje para representar documentos ignorando el orden de las palabras, en este caso se utiliza para ver qué palabras aparecen en una frase y ver si esas palabras contribuyen de forma general a formar una review positiva o negativa. Una vez terminada la review se aplica un algoritmo clasificador KNN, que determina si esa muestra tiene nuevos “vecinos” de un tipo u otro y asigna la clase por mayoría.

El Análisis de Sentimiento es un tratamiento que se basa en relaciones estadísticas y de asociación

Tf-idf 

Tf-idf es una medida numérica que expresa lo relevante que es una palabra para un documento. El valor Tf-idf aumenta proporcionalmente al número de veces que una palabra aparece en el documento, sin embargo, es compensada por la frecuencia de la palabra en la colección de documentos, lo que permite esclarecer que algunas palabras son generalmente más comunes que otras.

BERT

Para terminar BERT o Representación de Codificador Bidireccional de Transformadores, es un algoritmo desarrollado por Google, que tiene como objetivo interpretar el lenguaje de nuestras búsquedas de una forma más natural (PNL). Entre otras cosas se diferencia de BOW en que tiene en cuenta el orden de las palabras, suposición y contexto.

En definitiva, el proceso de usar el análisis de sentimiento en Machine Learning es para determinar las emociones positivas o negativas que tienen las personas de una red respecto a un producto, noticia, tema, producto, etc.

   
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