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dc.contributor.advisorGutiérrez Cárdenas, Juan Manuel
dc.contributor.authorMorzán Fuentes, Stephany Alessandra
dc.date.accessioned2020-08-09T06:13:12Z
dc.date.available2020-08-09T06:13:12Z
dc.date.issued2019
dc.identifier.citationMorzán Fuentes, S. A. (2019). Detección de estados de ánimo mediante sentiment analysis en hispanohablantes [Tesis para optar el Título Profesional de Ingeniero de Sistemas, Universidad de Lima]. Repositorio institucional de la Universidad de Lima. http://doi.org/10.26439/ulima.tesis/11318es_PE
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12724/11318
dc.description.abstractEsta investigación muestra la elaboración y validación de un modelo computacional diseñado para detectar los estados de ánimo, definidos en la teoría de Christophe André (2010), en hispanohablantes a partir de respuestas que ingresaron estos usuarios en formato de texto. Se emplea la Técnica de Reconocimiento de Palabras Clave –en inglés, Keyword Spotting Technique (KST) – para el tratamiento del texto, y la técnica de Análisis de Sentimiento –en inglés, Sentiment Analysis– basado en solo los conceptos del Procesamiento de Lenguaje Natural –en inglés, Natural Language Processing (NLP)– para el análisis textual. Se utilizó para la recopilación de conversaciones una aplicación móvil con interfaz de chatbot, y un bot que invita al usuario a dar detalles sobre su estado de ánimo a través de preguntas validadas por un experto. Como resultado de la prueba piloto de 30 conversaciones, y luego de la prueba final en la muestra de 49 conversaciones, se obtuvo una correcta clasificación del 70% de los casos, así como una propuesta para el tratamiento de textos en idioma español.es_PE
dc.description.abstractThe following research shows the elaboration and validation of a computational model designed to detect Spanish speakers’ moods from answers entered by these users in text format. It was used the Keyword Spotting Technique (KST) for text treatment, and Sentiment Analysis based on only Natural Language Processing (NLP) concepts for text analysis. A mobile application with chatbot interface and a bot that invites the user to give details about their mood through questions validated by an expert, are the tools used to collect all the conversations. As a result of the pilot test of 30 conversations, and after the final test in the sample of 49 conversations, there is a correct classification of 70% of the cases, as well as a proposal for the treatment of texts in Spanish.es_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad de Limaes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/*
dc.sourceRepositorio Institucional - Ulimaes_PE
dc.sourceUniversidad de Limaes_PE
dc.subjectLenguaje y emocioneses_PE
dc.subjectAnálisis de texto (Minería de datos)es_PE
dc.subjectProceso en lenguaje natural (informática)es_PE
dc.subjectLingüística computacionales_PE
dc.subjectHispanoamericanoses_PE
dc.subjectLanguage and emotionses_PE
dc.subjectText Analysis (Data Mining)es_PE
dc.subjectNatural language processing (computing)es_PE
dc.subjectComputational linguisticses_PE
dc.subjectHispanic americanses_PE
dc.subject.classificationIngeniería de sistemas / Softwarees_PE
dc.titleDetección de estados de ánimo mediante sentiment analysis en hispanohablanteses_PE
dc.title.alternativeMood detection through sentiment analysis in spanish speakerses_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
thesis.degree.disciplineIngeniería de Sistemases_PE
thesis.degree.grantorUniversidad de Lima. Facultad de Ingeniería y Arquitecturaes_PE
thesis.degree.levelTítulo profesionales_PE
thesis.degree.nameIngeniero de Sistemases_PE
dc.publisher.countryPEes_PE
dc.subject.ocdehttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04es_PE
dc.identifier.doihttp://doi.org/10.26439/ulima.tesis/11318
renati.author.dni70308494
renati.levelhttp://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis
renati.discipline612076


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