Reconocimiento de emociones en tuits textuales mediante algoritmos de aprendizaje automático
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En este libro se propone un sistema de reconocimiento de emociones donde se reconocen emociones en tweets. Las emociones juegan un papel vital en nuestras vidas. Como podemos ver muchas personas utilizan las redes sociales donde utilizan la plataforma para muchos propósitos, algunos de ellos twittean de buena manera y otros de manera acosadora. Las emociones y opiniones de diferentes personas se pueden llevar a cabo en los tweets para analizar la opinión pública sobre una noticia y los acontecimientos sociales que tienen lugar en la sociedad actual. Mediante algoritmos de aprendizaje automÃ...
En este libro se propone un sistema de reconocimiento de emociones donde se reconocen emociones en tweets. Las emociones juegan un papel vital en nuestras vidas. Como podemos ver muchas personas utilizan las redes sociales donde utilizan la plataforma para muchos propósitos, algunos de ellos twittean de buena manera y otros de manera acosadora. Las emociones y opiniones de diferentes personas se pueden llevar a cabo en los tweets para analizar la opinión pública sobre una noticia y los acontecimientos sociales que tienen lugar en la sociedad actual. Mediante algoritmos de aprendizaje automático hemos implementado el reconocimiento de emociones clasificando los tweets en positivos y negativos. Mediante el reconocimiento de estos tweets positivos y negativos podemos identificar las emociones de la gente donde podemos reducir las declaraciones falsificadas. Inicialmente, los autores han dividido el conjunto de datos en datos de entrenamiento y de prueba, que se utilizan para entrenar el modelo y, comparando los datos de entrenamiento con los datos de prueba, el modelo reconoce las emociones en los tweets. Mediante el uso de algoritmos SVM y naive bayes clasificamos el texto basado en twitter en diferentes emociones y predecimos emojis como amor, miedo, ira, tristeza, alegrÃa. Basándonos en el análisis de rendimiento, predecimos un resultado óptimo con precisión y puntuación F1.
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