Detección de sarcasmo en Twitter a través de algoritmos de minería de datos para conocer la percepción sobre el COVID-19

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dc.audiencegeneralPublices_MX
dc.contributorDenicia Carral, María Claudia
dc.contributorBallinas Hernández, Ana Luisa
dc.contributor.advisorBALLINAS HERNANDEZ, ANA LUISA; 266291
dc.contributor.authorHernández Guerrero, Adriana
dc.date.accessioned2021-10-09T05:36:32Z
dc.date.available2021-10-09T05:36:32Z
dc.date.issued2021-06
dc.description.abstract“El sarcasmo verbal es un fenómeno lingüístico muy difícil de detectar en el idioma español en México por la gran variedad de palabras que existen. Este trabajo tiene como objetivo detectar sarcasmo en textos cortos sobre un conjunto de tuits en español extraídos de Twitter para identificar la percepción de los usuarios con respecto a la COVID-19 pandemia que actualmente se afronta. Para la recolección de tuits que forman el corpus se usan dos APIs de la plataforma Twitter Developer: Search Tweets y Stream Tweets in real-time, así como el lenguaje Python en conjunto se realiza la extracción de los datos. Se aplican técnicas de minería de datos, en particular algoritmos de clasificación automática, para determinar si un texto es o no sarcástico. Se realizan dos experimentos con distintos corpus y cada uno se prueba con cuatro algoritmos de clasificación: Random forest, Naive Bayes, J48 y LibSV. Finalmente, se calcula la medida F- measure para determinar el algoritmo y el corpus que presenta mejores resultados. Se determinó que los algoritmos con mejores resultados para detectar sarcasmo a partir de hashtags de tuits tienen una precisión de la métrica F-measure Random forest con 0.864 y J48 con 0.864”.es_MX
dc.folio20210726143205-0387-TLes_MX
dc.formatpdfes_MX
dc.identificator7es_MX
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12371/14657
dc.language.isospaes_MX
dc.matricula.creator201665974es_MX
dc.rights.accesopenAccesses_MX
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0es_MX
dc.subject.classificationINGENIERÍA Y TECNOLOGÍAes_MX
dc.subject.lccSociolingüísticaes_MX
dc.subject.lccLingüística computacionales_MX
dc.subject.lccAnálisis del discursoes_MX
dc.subject.lccAlgoritmos computacionaleses_MX
dc.subject.lccOpinión públicaes_MX
dc.thesis.careerLicenciatura en Ingeniería en Sistemas y Tecnologías de la Información Industriales_MX
dc.thesis.degreedisciplineÁrea de Ingeniería y Ciencias Exactases_MX
dc.thesis.degreegrantorComplejo Regional Centroes_MX
dc.thesis.degreegrantorComplejo Regional Centroes_MX
dc.thesis.degreetoobtainLicenciado (a) Ingeniero (a) en Sistemas y Tecnologías de Información Industriales_MX
dc.titleDetección de sarcasmo en Twitter a través de algoritmos de minería de datos para conocer la percepción sobre el COVID-19es_MX
dc.typeTesis de licenciaturaes_MX
dc.type.conacytbachelorThesises_MX
dc.type.degreeLicenciaturaes_MX
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