Revista: | Computación y Sistemas |
Base de datos: | PERIÓDICA |
Número de sistema: | 000457489 |
ISSN: | 1405-5546 |
Autores: | Guzmán Cabrera, Rafael1 |
Instituciones: | 1Universidad de Guanajuato, Departamento de Ingeniería Eléctrica, Irapuato, Guanajuato. México |
Año: | 2019 |
Periodo: | Oct-Dic |
Volumen: | 23 |
Número: | 4 |
Paginación: | 1541-1548 |
País: | México |
Idioma: | Español |
Tipo de documento: | Artículo |
Enfoque: | Aplicado, descriptivo |
Resumen en español | Cada vez es más común que los usuarios de internet tengan acceso a blogs y redes sociales. En estos sitios es común emitir opiniones. Las opiniones permiten medir la percepción de las personas respecto a un tópico o producto determinado. Cuando el número de opiniones es muy grande su análisis se hace más complicado y generalmente se busca recurrir a herramientas que permitan realizar esta tarea de manera automática. En el presente trabajo se lleva a cabo la categorización automática de opiniones de texto. Estas opiniones corresponden a cuatro productos: libros, dvds, cocinas y electrónicos. Se tienen tanto opiniones positivas como negativas. Se presentan resultados de categorización usando dominios cruzados como entrenamiento y prueba, utilizando diferentes métodos de aprendizaje y se complementan con graficas de similitud, las cuales nos permiten tener una referencia visual de la proximidad del lenguaje entre los distintos dominios bajo estudio. Los resultados obtenidos permiten ver la viabilidad de la metodología propuesta |
Resumen en inglés | It is increasingly common for internet users to have access to blogs and social networks. On these sites, it is common to issue opinions. Opinions allow people to measure the perception of a particular topic or product. When the number of opinions is very large, its analysis becomes more complicated and it is generally sought to resort to tools that allow this task to be carried out automatically. In the present work, the automatic categorization of text opinions is carried out. These opinions correspond to four products: books, DVDs, kitchens and electronics. You have both positive and negative opinions. Categorization results are presented using cross domains as training and testing, using different learning methods and are complemented with similarity graphs, which allow us to have a visual reference of the proximity of the language between the different domains under study. The results obtained allow us to see the feasibility of the proposed methodology |
Disciplinas: | Ciencias de la computación |
Palabras clave: | Inteligencia artificial, Procesamiento de datos, Programación, Opiniones, Aprendizaje automático, Subjetividad, Algoritmos de clasificación |
Keyword: | Artificial intelligence, Data processing, Programming, Opinions, Machine learning, Subjectivity, Classification Algorithms |
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