Comparativa de modelos predictivos para identificación de palabras con carga emocional

Abstract

Resumen : Monografía comparativa entre bag of words, LSTM, y BERT, mediante un problema de identificación de palabras con carga emocional. En esta monografía se aborda un problema no trivial de una variante de análisis de sentimiento dando un recorrido histórico al estado del arte de las implementaciones más comunes de Machine y Deep Learning para la soluciones de problemas de procesamiento de lenguaje natural. El resultado es una combinación que permite identificar el avance progresivo de las técnicas de análisis de texto y sorpresas que nos recuerdan que más allá de la tecnología implementada, los mejores resultados se obtienen de las implementaciones adecuadas.

Abstract : Comparative monograph between bag of words, LSTM,and BERT, through a word identification problem with ´emotional charge. This monograph addresses a problem non-trivial of a sentiment analysis variant giving a 'historical journey to the state of the art of implementations ´most common Machine and Deep Learning solutions for ´natural language processing problems. The result is a combination that allows to identify the progressive advance of the techniques of text analysis and surprises that remind us that ´ Beyond the technology implemented, the best results are obtained from the appropriate implementations.