Entrenamiento de modelos de Deep Learning para clasificación de texto en base al sentimiento.

Identificador:  TFG:5671

Handle: https://hdl.handle.net/20.500.11797/TFG5671

Autores:  Russo Bertolez, Lautaro Andrés

Resumen:
Dadas las nuevas tecnologías y la informatización de las herramientas de aprendizaje, como son los cursos en línea, las formas de evaluar estas herramientas se están viendo escasas y necesarias. Este proyecto apunta a desarrollar una herramienta para evaluar la satisfacción de los usuarios basándose en las reseñas que estos usuarios generan. A partir de procesar el texto y analizarlo con un modelo previamente entrenado podemos deducir qué sentimiento expresa un usuario basándose en dicha reseña. A continuación veremos todo el proceso de desarrollo de principio a fin de este modelo, pasando por las etapas de recolección, selección, validación, procesamiento y codificación de los datos para el entrenamiento del modelo y las etapas de entrenamiento, validación y pruebas basándose en muestras independientes de dicho modelo. Cada técnica empleada en cada fase de este trabajo tiene un trasfondo teórico el cual explicaré de forma superficial, el objetivo del trabajo no es profundizar en dicho marco teórico, sino desarrollar un modelo funcional y efectivo para la clasificación de texto. Los resultados finales se pueden consultar en la tabla que hay en el apartado de resultados de la memoria, esta contiene las métricas que he considerado más relevantes para el entendimiento del rendimiento del modelo.