Análisis de Sentimiento

Consiste en un enfoque de procesamiento del lenguaje natural (PLN) que busca identificar, extraer y clasificar opiniones y emociones expresadas en texto escrito.

Su objetivo principal es determinar la polaridad del texto, es decir, si el contenido es positivo, negativo, neutral o incluso identificar escalas de intensidad emocional.

Se utiliza ampliamente en aplicaciones como análisis de redes sociales, reseñas de productos, atención al cliente y monitoreo de reputación online.

Se apoya en algoritmos de machine learning y, en algunos casos, redes neuronales profundas para interpretar el lenguaje y reconocer patrones de sentimientos.

El entrenamiento de los modelos se realiza mediante conjuntos de datos anotados con ejemplos etiquetados que representan distintos sentimientos o emociones.

Puede enfrentar desafíos como la ambigüedad del lenguaje, el sarcasmo, las expresiones culturales o contextos específicos que influyen en la interpretación del texto.

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