Sentimiento

En el ámbito de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, se refiere al análisis y comprensión de las emociones, opiniones o actitudes expresadas en texto, voz, imágenes u otras interacciones.

Se utiliza comúnmente en la minería de texto o procesamiento de lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés) para interpretar opiniones positivas, negativas o neutras en datos como reseñas, comentarios o publicaciones en redes sociales.

La detección y categorización del sentimiento permite a las máquinas inferir estados emocionales humanos para personalizar interacciones, mejorar experiencias de usuario o tomar decisiones informadas.

Los modelos de machine learning aplican técnicas supervisadas y no supervisadas, incluidas redes neuronales y algoritmos como Naive Bayes o Support Vector Machines, para clasificar datos en categorías predefinidas de sentimiento.

El análisis de sentimiento se realiza a través de múltiples lenguajes y formatos, enfrentando retos como el sarcasmo, la ironía, las expresiones idiomáticas o el contexto cultural.

Su implementación impulsa aplicaciones en marketing, atención al cliente, análisis de riesgos y predicción de tendencias sociales.