Sentiment-Analyse in X-Texten mit Deep Learning

Die Stimmungsanalyse ist eine der Textklassifizierungsanwendungen der natürlichen Sprachverarbeitung, bei der dem Inhalt eines Satzes, Textes oder Dokuments auf der Grundlage einer (zuvor unstrukturierten) Textverarbeitung eine geeignete Kategorie zugewiesen wird. Diese Klassifizierung erfolgt durch die Zuweisung einer Stimmungspolarität: positiv, negativ oder neutral zu einem Satz oder Dokument, oder durch die Zuweisung einer Emotion, die in dem Satz identifiziert wird.Die Stimmungsanalyse ist derzeit ein leistungsfähiges Instrument für verschiedene Anwendungen in unterschiedlichen Branchen. Sie kann in verschiedenen Sektoren eingesetzt werden: Textil-, Automobil-, Lebensmittel-, Fertigungsindustrie usw. oder auch in Regierungsbehörden, Universitäten usw., vor allem aber in Bereichen, in denen täglich Daten gesammelt werden. Daher wird der Einsatz dieser Art von Strategie immer wichtiger. Aus den Daten, die über Jahre hinweg generiert und gespeichert wurden, können Rückschlüsse gezogen werden, um jede Art von Entscheidungsfindung zu validieren, zu unterstützen oder zu verhindern.

Autorentext

Jessica Olivares López è un ingegnere laureato presso la Facoltà di Informatica - BUAP (Messico), le cui aree di interesse sono l'intelligenza artificiale, l'elaborazione del linguaggio naturale e il data mining.Gli altri autori hanno partecipato rispettivamente come consulente e consulente metodologico. Sono anche membri della FCC-BUAP.