Identificar el origen, la clasificación, los beneficios e impacto del análisis de sentimientos dentro de la organización actual y cómo ejecutarlo en Python.
El análisis de sentimientos, también conocido como minería de opiniones, es un campo del procesamiento de lenguaje natural (NLP)que utiliza técnicas computacionales para extraer y comprender las actitudes, opiniones y emociones de las personas a partir de datos de texto basado en modelos que se entrenan con datos para identificar qué emoción se puede transmitir en un texto.
También se puede utilizar para identificar aspectos o entidades específicas de las que se habla en el texto y comprender cómo se sienten las personas al respecto.
Tiene muchas aplicaciones prácticas en diversas industrias, como marketing, servicio al cliente y política, ya que puede ayudar a las organizaciones a comprender las opiniones de los clientes, rastrear la reputación de la marca y monitorear el sentimiento en las redes sociales.
Existen varias librerías en Python que permiten trabajar con análisis de sentimientos y con forme va pasando el tiempo se van creando cada vez más. Las principales librerías se mencionarán en este tema.
Los siguentes enlaces son externos a la Universidad Tecmilenio, al acceder a ellos considera que debes apegarte a sus términos y condiciones.
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Ejecutar un análisis de sentimientos.
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