UNAP - Repositorio Institucional
  • Visualizaciones
  • Politicas
    Política de Depósito Reglamento de Investigación Política de Acceso Abierto Normativa Académica
    Ver todas las politicas
  • Estructura Académica
    Explorar todo
    • English
    • العربية
    • বাংলা
    • Català
    • Čeština
    • Deutsch
    • Ελληνικά
    • Español
    • Suomi
    • Français
    • Gàidhlig
    • हिंदी
    • Magyar
    • Italiano
    • Қазақ
    • Latviešu
    • Nederlands
    • Polski
    • Português
    • Português do Brasil
    • Srpski (lat)
    • Српски
    • Svenska
    • Türkçe
    • Yкраї́нська
    • Tiếng Việt
    Iniciar sesión
    ¿Nuevo Usuario? Pulse aquí para registrarse ¿Has olvidado tu contraseña?
    1. Inicio
    2. Buscar por autor

    Examinando por Autor "Vizcarra Aguilar, Gerson Waldyr"

    Seleccione resultados tecleando las primeras letras
    Mostrando 1 - 1 de 1
    • Resultados por página
    • Opciones de ordenación
    • Cargando...
      Miniatura
      info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
      Modelo basado en aprendizaje profundo para el análisis de sentimiento de tuits en español
      Bermejo Escobar, Danitza Yvette; Vizcarra Aguilar, Gerson Waldyr; Vilca Huayta, Oliver Amadeo , 2019-11-06 - (Universidad Nacional del Altiplano. Repositorio Institucional - UNAP)
      El análisis de sentimiento es una tarea de investigación en el campo del Procesamiento del Lenguaje Natural cuyo objetivo principal es determinar la polaridad de sentimiento de un texto. El análisis de sentimiento ha obtenido buenos resultados en el idioma inglés. Sin embargo, las métricas en español aún son bajas. La presente tesis propone tres modelos basados en aprendizaje profundo para abordar la tarea de análisis de sentimiento de tuits en español. El objetivo es mejorar los resultados obtenidos por métodos anteriores. Para ello, se ha realizado el preprocesamiento de los datos y la generación de representaciones de palabras que serán las entradas de los modelos. Seguidamente, se implementaron las redes neuronales recurrente, convolucional y un híbrido de ambos. Para evaluar los modelos propuestos, se utilizó el corpus InterTASS con cuatro clases. La métrica principal que se consideró es la exactitud. Los resultados muestran que los modelos propuestos son competitivos frente a previos métodos de referencia.
    UNAP
    Repositorio Institucional
    Universidad Nacional del Altiplano

    Plataforma de acceso abierto para la producción académica e investigativa de la UNAP.

    Explorar

    • Comunidades
    • Colecciones
    • Buscar
    • Títulos
    • Autores

    Servicios

    • Depositar
    • Acerca de
    • Soporte
    • ALICIA - CONCYTEC

    Síguenos


    © 2026 Universidad Nacional del Altiplano - Puno, Perú
    PrivacidadTérminos
    Desarrollado con DSpace 7.6