Másmela Caita, Luis AlejandroJerez Hernández , Wilson Eduardo2025-04-042025-04-042024-12-12http://hdl.handle.net/11349/94647Este trabajo presenta el desarrollo de un modelo de análisis de sentimientos basado en técnicas de Machine Learning, con el objetivo de clasificar y obtener insights a partir de comentarios negativos emitidos por los detractores del Banco BBVA. El propósito principal es identificar áreas de mejora en los servicios del banco para aumentar la satisfacción del cliente y reducir el número de detractores. Para lograrlo, se emplea procesamiento de lenguaje natural NLP sobre datos textuales obtenidos de redes sociales y encuestas internas.This work presents the development of a sentiment analysis model based on Machine Learning techniques, with the objective of classifying and obtaining insights from negative comments issued by detractors of Banco BBVA. The main purpose is to identify areas of improvement in the bank's services to increase customer satisfaction and reduce the number of detractors. To achieve this, natural language processing (NLP) is used on textual data obtained from social networks and internal surveys.Machine learningAnálisis de sentimientoNLPBBVAClientes detractoresbachelorThesisMatemáticas -- Tesis y disertaciones académicasBancos -- Servicio al clienteAnálisis del discursoAprendizaje automático (Inteligencia artificial)Lingüística computacionalMachine learningSentiment analysisNLPBBVACustomer detractorsAbierto (Texto Completo)