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http://dspace.utpl.edu.ec/jspui/handle/20.500.11962/28022Full metadata record
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | Jara Roa, Dunia Inés | es_ES |
| dc.contributor.author | Astudillo Bustamante, Ivo Andrés | es_ES |
| dc.date.accessioned | 2021-07-06T14:28:58Z | - |
| dc.date.available | 2021-07-06T14:28:58Z | - |
| dc.date.issued | 2021 | es_ES |
| dc.identifier.citation | Astudillo Bustamante, Ivo Andrés. Jara Roa, Dunia Inés.(2021). Minería de texto para el análisis de sentimientos en procesos de enseñanza aprendizaje al utilizar la red social Facebook . Universidad Técnica Particular de Loja | es_ES |
| dc.identifier.other | 1347921 | es_ES |
| dc.identifier.uri | http://dspace.utpl.edu.ec/handle/20.500.11962/28022 | - |
| dc.description | Resumen:Los algoritmos de aprendizaje automático son ampliamente utilizados en problemas de minería de texto, en este trabajo en específico se los utilizó para realizar análisis de sentimientos. El corpus textual en el cual se probaron los algoritmos fue generado a partir de interacciones que tenían los estudiantes y docente en grupos de estudio creados en la red social Facebook. Se probaron dos algoritmos: SupportVector Machine y Complement Naïve Bayes. Los resultados obtenidos mostraron que,basados en métricas como la sensibilidad, precisión y el puntaje F1, el algoritmo que tiene un mejor rendimiento es el Complement NaïveBayes. | es_ES |
| dc.language.iso | spa | es_ES |
| dc.subject | Sentimientos | es_ES |
| dc.subject | Análisis | es_ES |
| dc.subject | Minería de texto | es_ES |
| dc.subject | Ingeniero en sistemas informáticos y computación | es_ES |
| dc.subject | Tesis y disertaciones académicas | es_ES |
| dc.title | Minería de texto para el análisis de sentimientos en procesos de enseñanza aprendizaje al utilizar la red social Facebook | es_ES |
| dc.type | bachelorThesis | es_ES |
| Appears in Collections: | Ingeniero en Sistemas Informáticos y Computación | |
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