Comparación de modelos para el análisis de sentimiento: utilizando redes neuronales LSTM y Word Embeddings pre-entrenados

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Comparación de modelos para el análisis de sentimiento: utilizando redes neuronales LSTM y Word Embeddings pre-entrenados

Poch, Gonzalo Julián · RI ITBA · 2022

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Autore / responsabile

Poch, Gonzalo Julián

Editore

RI ITBA

Anno

2022

Lingua

Español

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"En el presente trabajo se estudia la aplicación de la técnica de análisis de sentimiento sobre un conjunto de datos extraído de la red social Twitter, donde los usuarios realizan publicaciones de textos cortos, generalmente sobre temáticas actuales en tiempo real." Trabajo Final Ciencia de Datos (especialización) - Instituto Tecnológico de Buenos Aires, Buenos Aires, 2021

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Poch, G. J. (2022). Comparación de modelos para el análisis de sentimiento: utilizando redes neuronales LSTM y Word Embeddings pre-entrenados. RI ITBA. http://ri.itba.edu.ar/handle/20.500.14769/3785

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Poch, Gonzalo Julián. Comparación de modelos para el análisis de sentimiento: utilizando redes neuronales LSTM y Word Embeddings pre-entrenados. RI ITBA, 2022. http://ri.itba.edu.ar/handle/20.500.14769/3785.

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Poch, Gonzalo Julián. 2022. Comparación de modelos para el análisis de sentimiento: utilizando redes neuronales LSTM y Word Embeddings pre-entrenados. RI ITBA. http://ri.itba.edu.ar/handle/20.500.14769/3785.

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Poch, G. J. 2022, Comparación de modelos para el análisis de sentimiento: utilizando redes neuronales LSTM y Word Embeddings pre-entrenados, RI ITBA, available at: http://ri.itba.edu.ar/handle/20.500.14769/3785 [Accessed 8 Aug. 2026].

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Titolo: Comparación de modelos para el análisis de sentimiento: utilizando redes neuronales LSTM y Word Embeddings pre-entrenados

Autore / collaboratori: Poch, Gonzalo Julián

Editore: RI ITBA

Anno di pubblicazione: 2022

Lingua: Español

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