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ANALYSIS OF FEELINGS IN EDUCATIONAL ENVIRONMENTS

La popularidad de los sitios de redes sociales ha facilitado el intercambio de ideas en diversos ambientes, ya sean profesionales, educativos o personales. Sin embargo cuando la cantidad de información intercambiada crece, lo hace de igual manera la complejidad para darle seguimiento a las ocurrencias Este proyecto piloto para Twitter, busca identificar la polaridad de un comentario realizado en la plataforma, realizando un monitoreo de un par de meses a una cuenta de prueba. Se utilizó la librería NLTK para el análisis del lenguaje humano que provee interfaces fáciles de usar y recursos léxicos para clasificar, etiquetar, analizar sintácticamente los elementos de lenguaje y realizar razonamiento semántico. El proceso incluyó la creación de diversas nubes de palabras generadas de la base de datos original, la identificación de palabras más relevantes. Finalmente se evalúo mediante una red neural la calidad de las entradas y combinaciones identificadas para determinar el sentido de la participación.
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ANALYSIS OF FEELINGS IN EDUCATIONAL ENVIRONMENTS

  • DOI: 10.22533/at.ed.5583352319096

  • Palavras-chave: Red social, análisis de sentimientos, red neuronal, educación superior

  • Keywords: Social networks / word cloud/neural network / higher education / Twitter

  • Abstract:

    Social network popularity has made easy sharing ideas in a variety of settings, whether professional, educational or personal. However, when the amount of information exchanged grows, so does the complexity of following up on occurrences. This pilot project for Twitter seeks to identify the polarity of a comment using data from a test account that was monitor for a couple of months at a time. The NLTK library was used for human language analysis, which provides easy-to-use interfaces and lexical resources to classify, label, parse language elements, and perform semantic reasoning. The process included the creation of various word clouds from the original database, the identification of the most relevant words. Finally, the quality of the word selected as relevant as well as their combination were evaluated using a neural network to determine the polarization.

  • Humberto José Centurión Cardeña
  • Danice Deyanira Cano Barrón
  • José Luis Tamayo Canul
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