Las opiniones de los usuarios son de gran interés para las compañías. Saber la
percepción que tienen los clientes sobre los servicios o productos que ofrecen les puede
ayudar a mejorar su estrategia comercial. Hoy en día, gracias a Internet y especialmente
a las redes sociales, dicha información es de muy fácil acceso. De hecho, existen tantos
datos circulando por la red que son necesarios sistemas automáticos para procesarlos.
Este tipo de sistemas tienen que tratar con las complejidades del ...
Las opiniones de los usuarios son de gran interés para las compañías. Saber la
percepción que tienen los clientes sobre los servicios o productos que ofrecen les puede
ayudar a mejorar su estrategia comercial. Hoy en día, gracias a Internet y especialmente
a las redes sociales, dicha información es de muy fácil acceso. De hecho, existen tantos
datos circulando por la red que son necesarios sistemas automáticos para procesarlos.
Este tipo de sistemas tienen que tratar con las complejidades del lenguaje que utilizamos
las personas de forma cuotidiana.
En este Trabajo de Final de Grado proponemos un sistema para analizar de forma
automática las opiniones expresadas sobre entidades, personas u otros aspectos
concretos de textos publicados en Twitter. Para hacerlo empleamos técnicas de
procesamiento del lenguaje natural (PLN) y aprendizaje automático. Así mismo hemos
creado una aplicación web para visualizar los resultados del análisis.
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Companies are very interested in user-generated opinions. Getting to know clients’
impressions about the services or products companies offer can help them to improve
their commercial strategy. Nowadays, due to the Internet and the social networks, it is
pretty easy to have access to all this information. In fact, there is so much data traveling
through the Internet that automatic systems are needed to process it. These systems have
to deal with the complexities of human colloquial language.
In ...
Companies are very interested in user-generated opinions. Getting to know clients’
impressions about the services or products companies offer can help them to improve
their commercial strategy. Nowadays, due to the Internet and the social networks, it is
pretty easy to have access to all this information. In fact, there is so much data traveling
through the Internet that automatic systems are needed to process it. These systems have
to deal with the complexities of human colloquial language.
In this project we present a system to automatically analyse opinions expressed about
entities, people or other specific aspects mentioned in texts published on Twitter. We
used natural language processing (NLP) and machine learning techniques to develop the
system. We also created a web application to visualize the results of such analysis.
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