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

Descripción del Articulo

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 comp...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
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
id RULI_c262082f563fc6ae8ab5cb9e1f15f40f
oai_identifier_str oai:repositorio.ulima.edu.pe:20.500.12724/11171
network_acronym_str RULI
network_name_str ULIMA-Institucional
repository_id_str 3883
dc.title.es_PE.fl_str_mv 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
dc.title.alternative.en_EN.fl_str_mv Sentiment analysis of written news using a model based on the long short-term memory neural Network to determine if positive news improve people’s mood
title 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
spellingShingle 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
Reyes Paredes, Gustavo Adolfo
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
title_short 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
title_full 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
title_fullStr 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
title_full_unstemmed 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
title_sort 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
author Reyes Paredes, Gustavo Adolfo
author_facet Reyes Paredes, Gustavo Adolfo
author_role author
dc.contributor.student.none.fl_str_mv Reyes Paredes, Gustavo Adolfo (Ingeniería de Sistemas)
dc.contributor.author.fl_str_mv Reyes Paredes, Gustavo Adolfo
dc.subject.en_EN.fl_str_mv Artificial neural networks
Emotions and feelings
News agencies
topic 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
dc.subject.es_PE.fl_str_mv Redes neuronales artificiales
Emociones y sentimientos
Agencias de noticias
dc.subject.ocde.none.fl_str_mv https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04
description 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.
publishDate 2020
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2020-07-15T17:40:06Z
dc.date.available.none.fl_str_mv 2020-07-15T17:40:06Z
dc.date.issued.fl_str_mv 2020
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/conferenceObject
dc.type.other.none.fl_str_mv Artículo de conferencia
format conferenceObject
dc.identifier.citation.es_PE.fl_str_mv Reyes-Paredes, G. A. (2020). 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. En Universidad de Lima (Ed.), Innovando la educación en tecnología. Actas del II Congreso Internacional de Ingeniería de Sistemas (pp. 49-61), Lima, 5 y 6 de septiembre del 2019. Universidad de Lima, Fondo Editorial. https://doi.org/10.26439/ciis2019.5500
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv https://hdl.handle.net/20.500.12724/11171
dc.identifier.isni.none.fl_str_mv 0000000121541816
dc.identifier.event.none.fl_str_mv II Congreso Internacional de Ingeniería de Sistemas
dc.identifier.doi.none.fl_str_mv https://doi.org/10.26439/ciis2019.5500
identifier_str_mv Reyes-Paredes, G. A. (2020). 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. En Universidad de Lima (Ed.), Innovando la educación en tecnología. Actas del II Congreso Internacional de Ingeniería de Sistemas (pp. 49-61), Lima, 5 y 6 de septiembre del 2019. Universidad de Lima, Fondo Editorial. https://doi.org/10.26439/ciis2019.5500
0000000121541816
II Congreso Internacional de Ingeniería de Sistemas
url https://hdl.handle.net/20.500.12724/11171
https://doi.org/10.26439/ciis2019.5500
dc.language.iso.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.rights.*.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri.*.fl_str_mv https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidad de Lima
dc.publisher.country.none.fl_str_mv PE
publisher.none.fl_str_mv Universidad de Lima
dc.source.none.fl_str_mv Repositorio Institucional - Ulima
Universidad de Lima
reponame:ULIMA-Institucional
instname:Universidad de Lima
instacron:ULIMA
instname_str Universidad de Lima
instacron_str ULIMA
institution ULIMA
reponame_str ULIMA-Institucional
collection ULIMA-Institucional
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.ulima.edu.pe/bitstream/20.500.12724/11171/3/license.txt
https://repositorio.ulima.edu.pe/bitstream/20.500.12724/11171/2/license_rdf
bitstream.checksum.fl_str_mv 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33
8fc46f5e71650fd7adee84a69b9163c2
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositorio Universidad de Lima
repository.mail.fl_str_mv repositorio@ulima.edu.pe
_version_ 1847246832381460480
spelling Reyes Paredes, Gustavo AdolfoReyes Paredes, Gustavo Adolfo (Ingeniería de Sistemas)2020-07-15T17:40:06Z2020-07-15T17:40:06Z2020Reyes-Paredes, G. A. (2020). 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. En Universidad de Lima (Ed.), Innovando la educación en tecnología. Actas del II Congreso Internacional de Ingeniería de Sistemas (pp. 49-61), Lima, 5 y 6 de septiembre del 2019. Universidad de Lima, Fondo Editorial. https://doi.org/10.26439/ciis2019.5500https://hdl.handle.net/20.500.12724/111710000000121541816II Congreso Internacional de Ingeniería de Sistemashttps://doi.org/10.26439/ciis2019.5500Es 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.It is a fact that the paradigm of distributing negative news to the population is the most accepted worldwide. A large amount of research has been done to determine the effects of this paradigm on the population and, in all cases, it has been shown to be harmful to the health and behavior of people. Therefore, this paper aims to demonstrate that the opposite paradigm, the distribution of positive news, generates an improvement in the health, behavior and mood of the population. To achieve this, a model based on the long short-term memory neural network has been developed in order to analyze sentiments caused by news written in Spanish. Moreover, an experiment was conducted to determine people’s mood after having read positive news.application/pdfspaUniversidad de LimaPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Repositorio Institucional - UlimaUniversidad de Limareponame:ULIMA-Institucionalinstname:Universidad de Limainstacron:ULIMAArtificial neural networksEmotions and feelingsNews agenciesRedes neuronales artificialesEmociones y sentimientosAgencias de noticiashttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04Análisis 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 personasSentiment analysis of written news using a model based on the long short-term memory neural Network to determine if positive news improve people’s moodinfo:eu-repo/semantics/conferenceObjectArtículo de conferenciaLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repositorio.ulima.edu.pe/bitstream/20.500.12724/11171/3/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD53CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-81037https://repositorio.ulima.edu.pe/bitstream/20.500.12724/11171/2/license_rdf8fc46f5e71650fd7adee84a69b9163c2MD5220.500.12724/11171oai:repositorio.ulima.edu.pe:20.500.12724/111712025-05-13 17:04:45.159Repositorio Universidad de Limarepositorio@ulima.edu.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
score 13.124186
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
Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).

Ejemplares Similares