Treballs Fi de GrauEnginyeria Informàtica i Matemàtiques

Deep Learning models training for sentiment analysis and text classification

  • Identification data

    Identifier:  TFG:5671
    Authors:  Russo Bertolez, Lautaro Andrés
    Abstract:
    Donades les noves tecnologies i la informatització de les eines d'aprenentatge, com són els cursos en línia, les maneres d'avaluar aquestes eines s'estan veient escasses i necessàries. Aquest projecte apunta a desenvolupar una eina per a avaluar la satisfacció dels usuaris basant-se en les ressenyes que aquests usuaris generen. A partir de processar el text i analitzar-lo amb un model prèviament entrenat podem deduir quin sentiment expressa un usuari basant-se en aquesta ressenya. A continuació veurem tot el procés de desenvolupament de principi a fi d'aquest model, passant per les etapes de recol·lecció, selecció, validació, processament i codificació de les dades per a l'entrenament del model i les etapes d'entrenament, validació i proves basant-se en mostres independents d'aquest model. Cada tècnica emprada en cada fase d'aquest treball té un rerefons teòric el qual explicaré de manera superficial, l'objectiu del treball no és aprofundir en aquest marc teòric, sinó desenvolupar un model funcional i efectiu per a la classificació de text. Els resultats finals es poden consultar en la taula que hi ha a l'apartat de resultats de la memòria, aquesta conté les mètriques que he considerat més rellevants per a l'enteniment del rendiment del model.
  • Others:

    Department: Enginyeria Informàtica i Matemàtiques
    TFG credits: 12
    Subject: Aprenentatge profund
    Work's public defense date: 2022-09-14
    Creation date in repository: 2023-02-09
    Academic year: 2021-2022
    Student: Russo Bertolez, Lautaro Andrés
    Access rights: info:eu-repo/semantics/openAccess
    Education area(s): Enginyeria Informàtica
    Entity: Universitat Rovira i Virgili (URV)
    Confidenciality: No
    Project director: Puig Valls, Domènec
    Language: spa
  • Keywords:

    classification
    Computer engineering
  • Documents:

  • Cerca a google

    Search to google scholar