Análisis de polaridad en twitter, utilizando rasgos de superficie, semánticos y lexicones

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dc.contributor.advisorAbreu Salas, José Ignacio
dc.contributor.authorCastro Montero, Iván Leonardo
dc.date.accessioned2017-09-25T17:12:40Z
dc.date.accessioned2023-11-13T20:38:03Z
dc.date.available2017-09-25T17:12:40Z
dc.date.available2023-11-13T20:38:03Z
dc.date.created2017-09-25T17:12:40Z
dc.date.issued2017-07
dc.descriptionInforme de Proyecto de Título para optar al Título de Ingeniero Civil Informático
dc.description.abstractEn esta investigación se propone un enfoque que combina rasgos de super cie, lexicones y rasgos semánticos. Para esto se realizó un sistema el cual genera 160 modelos distintos, que demuestran que este enfoque logra alcanzar resultados que permiten ser competitivos. Se investiga además la efectividad de ciertos atributos considerados como dinámicos porque su número depende del Corpus, tales como Chargrams, Ngrams y Clusters, los que para este estudio en algunos casos resultan ser prescindibles. Se postula además la utilización de sentidos, como rasgos semánticos y el estudio de la polaridad para rasgos de super cie.
dc.identifierhttp://repositoriodigital.ucsc.cl/handle/25022009/1213
dc.identifier.urihttps://tesis.ucsc.cl/handle/25022009/3556
dc.languagees
dc.publisherUniversidad Católica de la Santísima Concepción
dc.subjectFacultad de Ingeniería
dc.subjectIngeniería Civil Informática
dc.titleAnálisis de polaridad en twitter, utilizando rasgos de superficie, semánticos y lexicones
dc.typeThesis
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