Análisis de sentimientos de noticias escritas usando un modelo basado en la red neuronal long short-term memory para determinar si las noticias positivas mejoran el estado de ánimo de las personas

• Autor: Reyes Paredes, Gustavo Adolfo
• Formato: objeto de conferencia
• Fecha de Publicación: 2020
• Institución: Universidad de Lima
• Repositorio: ULIMA-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.ulima.edu.pe:20.500.12724/11171
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12724/11171; https://doi.org/10.26439/ciis2019.5500
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Artificial neural networks; Emotions and feelings; News agencies; Redes neuronales artificiales; Emociones y sentimientos; Agencias de noticias; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

Es un hecho que el paradigma de distribuir noticias negativas a la población es el más aceptado mundialmente. Una gran cantidad de investigaciones se han enfocado en establecer los efectos de este paradigma en la población y, en todos los casos, se ha demostrado que es dañino para la salud y el comportamiento de las personas. Por ello, se ha decidido demostrar que el paradigma opuesto, la distribución de noticias positivas, genera una mejora en la salud, en el comportamiento y en el estado de ánimo de la población. Para lograr este propósito, se desarrolló un modelo basado en la red neuronal long short-term memory para realizar el análisis de los sentimientos relacionados con las noticias escritas en español. El experimento consistió en determinar el estado de ánimo de las personas luego de haber leído noticias positivas.