| Revista: | PÄDI boletín científico de ciencias básicas e ingenierías del ICBI |
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| Número de sistema: | 000578956 |
| ISSN: | 2007-6363 |
| Autores: | Salazar-Reyes, Elías1 Luis-Trejo, Juan1 Reyes-Nava, Adriana1 López-González, Erika1 |
| Instituciones: | 1Tecnológico de Estudios Superiores de Jocotitlán, |
| Año: | 2024 |
| Volumen: | 12 |
| Número: | s/n |
| Paginación: | 101-108 |
| País: | México |
| Idioma: | Español |
| Resumen en inglés | The identification of authors and polarized analysis in the notes, through natural language processing, is a system capable of identifying the authors found in the note, allowing a precise identification of each author. In addition, this system incorporates sentiment and polarized analysis of the notes, which allows to appreciate the attitudes and opinions expressed in the notes, the approach integrates artificial intelligence, which not only offers an efficient solution for document management and organization, but also provides valuable information about the tone and emotional orientation of the different notes, as well as for the analysis of opinions and attitudes within a dataset. For classification, a labeling process was carried out, which consists of assigning values of -1 for negative, 0 for neutral and 1 for positive. |
| Resumen en español | La identificación de los autores y el análisis polarizado en las notas, mediante el procesamiento del lenguaje natural, es un sistema capaz de identificar los autores que se encuentran en la nota, permitiendo una identificación precisa de cada autor. Además, este sistema incorpora el análisis de sentimientos y polaridad de las notas, lo que permite apreciar las actitudes y opiniones expresadas en las notas, el enfoque integra inteligencia artificial, la cual no solo ofrece una solución eficiente para la gestión y organización del documento, si no también proporciona información valiosa sobre el tono y la orientación emocional de las diferentes notas, así como para el análisis de opiniones y actitudes dentro de un conjunto de datos. Para la clasificación, se llevó a cabo un proceso de etiquetación, el cual consiste en asignar valores de -1 para negativo, 0 para neutral y 1 para positivo. |
| Palabras clave: | Redes neuronales, Clasificación supervisada, Análisis de textos, Características lingüísticas y Noticias |
| Keyword: | Neural networks, Supervised classification, Text analysis, Linguistic features and News |
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