Análisis de sentimientos en los mensajes recibidos en el entorno virtual de aprendizaje de la modalidad abierta y a distancia de la UTPL /
Abstract:
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.
Año de publicación:
2020
Keywords:
- Entorno virtual.
- Aprendizaje automático.
- Magíster en ciencias y tecnologías de la computación.-
Fuente:
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Tipo de documento:
Bachelor Thesis
Estado:
Acceso abierto