Curso libreInteligencia artificial y datos
Análisis de sentimientos
El curso Análisis de sentimientos proporciona al estudiante las técnicas para clasificar opiniones en español como positivas, negativas o neutras y detectar emociones y temas, con modelos clásicos basados en TF-IDF, pysentimiento, modelos de Hugging Face y modelos de lenguaje. Le sirve para analizar reseñas, encuestas y redes sociales y comparar enfoques por costo y precisión.
A quién va dirigido
Personas con Python y nociones de aprendizaje automático.
Objetivos
✓Comprender el tratamiento del texto como dato: recolección, limpieza, tokenización en español, bolsa de palabras y TF-IDF.
✓Analizar el desempeño de clasificadores con métricas por clase y análisis de errores, incluidos ironía y sarcasmo.
✓Aplicar regresión logística, Naive Bayes, pysentimiento y clasificación con instrucciones en modelos de lenguaje.
✓Diseñar un tablero de opinión con análisis de sentimiento por aspecto sobre reseñas reales.
✓Evaluar el costo, la precisión y el uso ético de los datos de redes sociales en cada enfoque.
Plan de estudios por sesión
1
Texto como datosRecolección de reseñas, limpieza, normalización y emojis como señal · Tokenización en español, bolsa de palabras y TF-IDF
2
Clasificación clásicaRegresión logística, Naive Bayes y etiquetado de un conjunto de entrenamiento · Métricas por clase y análisis de errores
3
Modelos preentrenados y de lenguajepysentimiento para sentimiento y emociones en español y modelos de Hugging Face · Clasificación con instrucciones en modelos de lenguaje; ironía y sarcasmo
4
Presentación del proyecto final: análisis de reseñas con tres enfoquesSentimiento por aspecto y tablero de opinión · Comparación de costo y precisión y uso ético de datos de redes sociales
Evaluación
Inicial30%Preprocesamiento de un corpus de reseñas en español y representación con bolsa de palabras y TF-IDF.
Intermedio30%Entrenamiento de un clasificador clásico y comparación con pysentimiento mediante métricas por clase y análisis de errores.
Final40%Proyecto final: análisis de reseñas reales con comparación de tres enfoques y tablero de resultados, con sustentación.
Proyecto final
Análisis de sentimientos de reseñas reales de un producto o servicio con comparación de tres enfoques y tablero de resultados.