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dc.contributor.advisorLópez López, Juan Manuel
dc.contributor.advisorPineda Vargas, Mónica Patricia
dc.contributor.authorOlivares Cortes, Juan Sebastián
dc.date.accessioned2021-07-30T22:51:24Z
dc.date.accessioned2021-10-01T14:30:04Z
dc.date.available2021-07-30T22:51:24Z
dc.date.available2021-10-01T14:30:04Z
dc.date.issued2021
dc.identifier.urihttps://repositorio.escuelaing.edu.co/handle/001/1638
dc.description.abstractPara los seres humanos, entender las emociones no es una tarea fácil y a menudo es muy complejo describir, interpretar y evaluar las emociones que estamos sintiendo. Reconocer las emociones es de vital importancia debido a que este proceso está relacionado con la toma de decisiones lo cual continuamente nos lleva a evaluar situaciones e identificar potenciales fuentes de conflicto y tener control al iniciar la respuesta a dichas acciones con el fin de resolver el conflicto y generar una respuesta adecuada frente al estímulo. Por otra parte, el procesamiento de lenguaje natural busca brindar a los computadores las herramientas para entender, interpretar y manipular el lenguaje humano a partir del reconocimiento de patrones. En este proyecto dirigido, se desarrolla un prototipo de interfaz interactiva de análisis de emociones en textos, en el en el cual se propone y aplica una metodología que permite la utilización de diversas bases de datos de textos, para la detección de emociones básicas, utilizando técnicas de PLN y su integración con una interfaz gráfica de usuario que indica gráficamente parámetros de valencia y activación emocional. Además se genera un modelo de inteligencia artificial a partir del ajuste fino de la arquitectura BERT para la clasificación de 4 emociones (alegría,calma,ira y tristeza) dadas por el modelo circumplejo de emociones de Russell con un valor F1 ponderado de 79%. Finalmente, se integra el modelo de inteligencia artificial en una interfaz web en un servidor local para su uso.spa
dc.description.abstractFor human beings, understanding emotions is not an easy task and it is often very complex to describe, interpret and evaluate the emotions we are feeling. Recognizing emotions is really important because this process is related to decision-making, which continually leads us to evaluate situations and identify possible sources of conflict and have control when initiating the response to those actions in order to resolve the conflict and generate an adequate response to the stimulus. On the other hand, natural language processing seeks to provide computers with the tools to understand, interpret and manipulate human language based on pattern recognition. In this project, a prototype of an interactive interface for emotion analysis in texts is developed, also a methodology is proposed and applied that allows the use of severarl text databases for the detection of basic emotions using NLP techniques and their integration with a graphical user interface that graphically indicates valence and emotional activation parameters. In addition, an artificial intelligence model is generated from the fine tuning of the BERT architecture for the classification of 4 emotions (joy, calm, anger and sadness) given by Russell's circumplex model of emotions with a weighted F1 score of 79%. Finally, the artificial intelligence model is integrated into a web interface on a local server for its use.spa
dc.format.extent47 páginasspa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.language.isospaspa
dc.titlePrototipo de interfaz interactiva de análisis de emociones en textosspa
dc.typeTrabajo de grado - Pregradospa
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersionspa
oaire.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
oaire.versionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85spa
dc.description.degreelevelPregradospa
dc.description.degreenameIngeniero(a) Biomédico(a)spa
dc.identifier.urlhttps://catalogo.escuelaing.edu.co/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=22702
dc.publisher.programIngeniería Biomédicaspa
dc.relation.indexedN/Aspa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.subject.armarcInteligencia Artificial
dc.subject.armarcTecnología
dc.subject.proposalPLNspa
dc.subject.proposalBERTspa
dc.subject.proposalInteligencia Artificialspa
dc.subject.proposalDetección de emocionesspa
dc.subject.proposalArtificial intelligenceeng
dc.subject.proposalEmotion detectioneng
dc.subject.proposalPLNspa
dc.subject.proposalBERTspa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fspa
dc.type.contentTextspa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisspa
dc.type.redcolhttps://purl.org/redcol/resource_type/TPspa


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