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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorCruz Renteria, Jesus Raul%312288-
dc.contributor.advisorMedina Muñoz, Luis Arturo%454558-
dc.contributor.authorCampas Buitimea, Juan Julio Cesar-
dc.creatorCampas Buitimea, Juan Julio Cesar%990217-
dc.date.accessioned2023-05-24T21:17:32Z-
dc.date.available2023-05-24T21:17:32Z-
dc.date.issued2022-06-29-
dc.identifier.urihttps://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/5583-
dc.descriptionEn nuestra sociedad actual surgen nuevas fuentes de información y nuevas plataformas para generar opinión, dentro de toda esta información nueva que se crea día con día podemos encontrar opiniones sobre productos, política, noticias, personas famosas, etcétera. Desafortunadamente la capacidad de análisis humana de la información que estos comentarios generan tiene limitantes los cuales se pueden superar computacionalmente con el procesamiento de lenguaje natural. Las diferentes opiniones plasmadas en los videos de Youtube, generan gran cantidad de información, comentarios que pueden ser de diferentes tipos. En este proyecto se busca analizar las opiniones del público en videos de autos, específicamente en las reseñas de nuevos modelos para identificar el Sarcasmo. Para ello se plantea el uso de técnicas de minería de datos y procesamiento de lenguaje natural utilizando técnicas de procesamiento como Naive Bayes, Random Forest y Redes Transformer (Deep learning) mostrando los resultados en términos de F-measure.es_MX
dc.language.isospaes_MX
dc.publisherTecnológico Nacional de Méxicoes_MX
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0es_MX
dc.subjectinfo:eu-repo/classification/cti/7es_MX
dc.subject.otherProcesamiento de lenguaje natural, Sarcasmo, Modelos Bert, Corpus.es_MX
dc.titleModelo para la detección de sarcasmo en texto para comentarios en videos de Youtube en español.es_MX
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_MX
dc.contributor.directorGonzalez Lopez, Samuel%345102-
dc.rights.accessinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_MX
dc.publisher.tecnmInstituto Tecnológico de Nogaleses_MX
Aparece en las colecciones: Tesis de la Maestría en Sistemas Computacionales

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