Deep Learning para la percepción y clasificación de sentimientos en imágenes
El análisis de sentimientos en textos permite a corporaciones o partidos políticos conocer si el posicionamiento de un usuario o votante es positivo, neutral o negativo. No obstante, el contenido que se comparte en los diferentes medios de comunicación cada vez es más multimedia y menos textual, es...
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Fecha de publicación: | 2020 |
| País: | España |
| Institución: | Universitat Oberta de Catalunya (UOC) |
| Repositorio: | O2, repositorio institucional de la UOC |
| OAI Identifier: | oai:openaccess.uoc.edu:10609/108186 |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/10609/108186 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | análisis de los sentimientos aprendizaje profundo reconocimiento de imágenes redes neuronales convolucionales sentiment analysis deep learning image recognition convolutional neural network anàlisi dels sentiments aprenentatge profund reconeixement d'imatges xarxes neuronals convolucionals Machine learning -- TFM Aprenentatge automàtic -- TFM Aprendizaje automático -- TFM |
| Sumario: | El análisis de sentimientos en textos permite a corporaciones o partidos políticos conocer si el posicionamiento de un usuario o votante es positivo, neutral o negativo. No obstante, el contenido que se comparte en los diferentes medios de comunicación cada vez es más multimedia y menos textual, es por ello que ha empezado a tomar relevancia esta vertiente de análisis de sentimientos, esta vez en imágenes. En este trabajo se estudia el contexto actual, donde se han quedado los últimos artículos científicos y se define una red neuronal convolucional para el análisis de sentimientos en dos datasets diferentes. |
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