Análisis de sentimientos de noticias escritas usando un modelo basado en la red neuronal long short-term memory para determinar si las noticias positivas mejoran el estado de ánimo de las personas
El presente caso se quiere demostrar que las noticias positivas influyen en un mejor estado de animo, se comenzó con la recopilación de datos de diferentes páginas web como:
- RPP
- El Comercio
- La República
- Exitosa
Se analizó las noticias con granularidad a nivel de documento ya que eran extensas y el analizarlas por oraciones llevaría al error.
El modelo de aprendizaje de máquinas seleccionado fue de redes neuronales recurrentes, en específico el tipo LSTM y el algoritmo de optimización llamado Adam para calcular el rango de aprendizaje adecuado para cada noticia respecto a sus distintos parametros , para que la red neuronal sea más rápida y efectiva.
Esto dio como resultado que todas las personas que habían leído las noticias positivas habían mejorando su nivel de ánimo.
También este modelo redes neuronales LSTM tiene un 87.98 % de exactitud, esto es bueno comparado a el método de Naive Bayes y la red neuronal recurrente.
Bibliografía
Reyes Paredes, G. A.
(2019). Análisis de sentimientos de noticias escritas usando un modelo basado
en la red neuronal long short-term memory para determinar si las noticias
positivas mejoran el estado de ánimo de las personas. Congreso Internacional
de Ingeniería de Sistemas 2019: Innovando la educación en tecnología .
Lima.
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