Sentiment analysis of reviews to determine the reception of a product using machine learning and data mining techniques
Leer múltiples reseñas de productos puede resultar tedioso, y concluir si un producto ha gustado o no a sus consumidores es complicado, por lo que es necesario implementar una herramienta que analice todas las reseñas de un producto y determine su polaridad. Lo anterior con el fin de agilizar y mejo...
| Autores: | , , |
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| Formato: | artículo |
| Fecha de publicación: | 2022 |
| País: | Colombia |
| Recursos: | Universidad del Norte |
| Repositorio: | Repositorio Uninorte |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/11237 |
| Acesso em linha: | http://hdl.handle.net/10584/11237 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palavra-chave: | Analisis de sentimientos Clasificacion Aprendizaje automatico Mineria de datos Data mining Sentiment analysis Classification Machine learning |
| Resumo: | Leer múltiples reseñas de productos puede resultar tedioso, y concluir si un producto ha gustado o no a sus consumidores es complicado, por lo que es necesario implementar una herramienta que analice todas las reseñas de un producto y determine su polaridad. Lo anterior con el fin de agilizar y mejorar la toma de decisiones sobre un producto por parte de los interesados, así como la relación cliente-empresa, evaluando las reseñas bajo un mismo críterio. Durante el desarrollo del proyecto se diseñó e implementó la estrategia utilizando técnicas de Machine learning y Data mining para solucionar el problema planteado. Como resultado se implemento un modelo por medio de un dataset, luego se aplicó web scrapping a la página web de Amazon, un reconocido E-commerce, con el fin de extraer las reseñas de un producto dado, se visualizaron las reseñas de este a través de librerías de Python para luego ser procesadas y así realizar un analisis de sentimientos. Lo anterior permitió concluir la polaridad de un producto dado haciendo uso de tecnicas de machine learning y data mining. |
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