SENTAT: Análisis de los sentimientos en tuits en español

Cada día más las redes sociales se usan para expresar opiniones y sentimientos acerca de compañías, instituciones, productos, servicios, política, etc. Las empresas y las organizaciones en general, han venido mostrando su interés en conocer las opiniones y sentimientos que despiertan sus actividades y productos en la sociedad. En ese sentido Twitter se ha convertido en una excelente herramienta para estos fines. El uso conjunto de técnicas de aprendizaje automático y de procesamiento del lenguaje natural permiten determinar de manera automática la opinión sobre cierto tema analizando las redes sociales. La comunidad científica ha realizado grandes esfuerzos para analizar, estructurar y procesar la información generada en las redes sociales utilizando técnicas de aprendizaje automático, aprendizaje profundo y procesamiento del lenguaje natural. Además del contenido textual de las opiniones, se han utilizado los metadatos proporcionados por las redes que dan cuenta de la actividad y repercusión de los posts, por ejemplo, en Twitter el número de seguidores, número de "me gusta", número de retweets, número de réplicas, etc. La principal característica de nuestra aproximación es que usa modelos de aprendizaje profundo específicamente entrenados para Twitter tanto en español como en inglés. Además, nuestros modelos han obtenidos los mejores resultados en el análisis de opiniones en español de España y en diversas variantes del español de Hispanoamérica. Para utilizar SENTAT se proporciona un contenedor Docker que permite ejecutarlo en los sistemas operativos Linux, Windows y MacOS. Los modelos de clasificación son accesibles mediante una aplicación web independiente del sistema operativo gracias a la API REST proporcionada. El conjunto de librerías y software de terceros son de libre distribución.

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