Alvarado Nieto, Luz DeicySuárez Mosquera, Joaquín2022-07-062022-07-062020-12-19http://hdl.handle.net/11349/29594En este trabajo se empleó la técnica de análisis de sentimientos para procesar tweets descargados en español relacionados con la COVID-19. Usando los algoritmos de machine learning redes neuronales, maquinas de soporte vectorial y clasificadores bayesianos. Para esto se descargaron los tweets usando un api Twitter, después se llevo a cabo una transformación en los textos y así se generaron los datos de entrenamiento para los diferentes modelos de machine learning. Finalmente se plantearon diferentes escenarios de pruebas, relacionando al final del documento los resultados obtenidos.In this work, the sentiment analysis technique was used to process downloaded tweets in Spanish related to COVID-19. Using machine learning algorithms, neural networks, support vector machines and Bayesian classifiers. For this, the tweets were downloaded using a Twitter api, then a transformation was carried out on the texts and thus the training data for the different machine learning models was generated. Finally, different test scenarios were proposed, relating the results obtained at the end of the document.pdfspaAtribución-NoComercial 2.5 Colombiahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/2.5/co/Procesamiento de lenguaje naturalAnálisis de sentimientosMachine learningIngeniería de Sistemas - Tesis y disertaciones académicasAlgoritmosAprendizaje automático (Inteligencia artificial)Procesamiento de textos (Informática)Lenguaje natural (Informática)info:eu-repo/semantics/openAccessNatural language processingSentiment analysisMachine learningMonografíaAbierto (Texto Completo)