Sentiment Analysis es un campo de estudio que se encarga de analizar y determinar el sentimiento o la opinión presentes en un texto. Su objetivo es identificar si el sentimiento expresado en un texto es positivo, negativo o neutral.
Este tipo de análisis se realiza utilizando técnicas de procesamiento de lenguaje natural y aprendizaje automático. Estas técnicas permiten analizar el contenido de un texto, como palabras clave, contexto y tono, para poder determinar la polaridad del sentimiento.
La aplicación de Sentiment Analysis es amplia y abarca diferentes industrias y áreas. Se utiliza en redes sociales para medir la respuesta de los usuarios ante una marca o un producto, en el ámbito de la atención al cliente para analizar el sentimiento de los clientes hacia una empresa, en el campo de la política para detectar la opinión pública sobre un candidato o un tema, entre otros.
Existen diferentes enfoques y técnicas para realizar Sentiment Analysis, incluyendo el uso de modelos de aprendizaje automático como Naive Bayes, Support Vector Machines o redes neuronales. También se utilizan recursos como diccionarios de palabras con etiquetas de sentimiento para identificar el tono de un texto.
En resumen, Sentiment Analysis es una herramienta útil en el análisis de texto que permite determinar el sentimiento o la opinión presente en un texto, ya sea positivo, negativo o neutro.
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