Quién es quién en la identificación de sentimientos en una red social de microblogging

Resumen

Este artículo se centra en el análisis de sentimientos en redes sociales de microblogging mediante técnicas de procesamiento de lenguaje natural y aprendizaje automático, destacando la importancia de comprender las expresiones humanas en el mundo digital, especialmente en plataformas de microblogging donde millones de usuarios comparten opiniones y emociones en tiempo real. El artículo propone una metodología que combina clasificadores de base, recursos léxicos y técnicas de aprendizaje profundo para identificar y categorizar el contenido de las publicaciones. Los resultados muestran que clasificadores como Maquinas de Vectores de Soporte (SVM, por sus siglas en inglés), Naive Bayes (NB) y Arboles de Decisión, logran una alta precisión en la clasificación de sentimientos. Este estudio contribuye al desarrollo de herramientas automatizadas para extraer información de textos no estructurados, mejorando la toma de decisiones basada en datos relevantes y precisos.