Aplicación móvil basada en técnicas de clasificación de machine learning como apoyo en el reconocimiento de emociones en textos de estudiantes universitarios

• Autor: Benel Ramirez, Sara Maria
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2023
• Institución: Universidad Católica Santo Toribio de Mogrovejo
• Repositorio: USAT-Tesis
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:tesis.usat.edu.pe:20.500.12423/5749
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/20.500.12423/5749
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Aprendizaje automático; Emociones y sentimientos; Estudiantes; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

Los estudiantes universitarios están expuestos a distintos factores económicos, sociales y académicos que afectan su estado emocional, adicionalmente estos tienden a ignorar su salud mental lo que es perjudicial a largo plazo. Debido a esto, en la presente investigación se pretende construir una aplicación móvil a través de la cual los escolares puedan llevar un control de su estado anímico con tan solo responder unas simples preguntas. Para poder identificar estas emociones en las respuestas se desarrolló un modelo con una técnica de Machine Learning denominada redes neuronales de tipo Transformer y se desplegó en un servicio web. Este modelo tiene la capacidad de clasificar texto en 6 emociones diferentes como son: tristeza, alegría, enojo, miedo, amor y sorpresa. En la validación se alcanzó una exactitud de 93%, un promedio en la precisión de 89% y en el promedio del puntaje F1 un 88%. Así mismo se creó una aplicación móvil para los estudiantes y una plataforma web de administración en donde se pueda observar el historial de las emociones registradas.