Amb motiu del tancament d'estiu, la validació de documents es reprendrà a partir del 28 d'agost de 2026. Disculpeu les molèsties.
Con motivo del cierre de verano, la validación de documentos se reanudará a partir del 28 de agosto de 2026. Disculpad las molestias
Due to the summer closure, document validation will resume starting August 28, 2026. We apologize for any inconvenience.

Tipus de document

Treball de fi de grau

Data de publicació

Llicència de publicació

memòria: cc-by-nc-sa (c) Pons Gomila, Carlos, 2018
Si us plau utilitzeu sempre aquest identificador per citar o enllaçar aquest document: https://hdl.handle.net/2445/125084

Machine learning per a l'anàlisi i classificació de sentiments

Títol de la revista

ISSN de la revista

Títol del volum

Recurs relacionat

Resum

[en] Continuously people debate and express their opinions in their day to day life. Internet has encouraged these opinions to be made public through social networks or review platforms regarding a brand, product or service. To analyze this intake of information, mining of opinions is gaining strength. A scraping system has been implemented to obtain a real data corpus and algorithms based on natural language processing (NLP) and Machine Learning are used to implement a sentiment analysis framework. By means of supervised learning, the reviews written at TripAdvisor regarding tourist accommodation are classified. A brief introduction to the world of neuronal networks is made and the Keras library is used in a regression problem to predict scores. Finally, the result of analyzing opinions applied to hotels in the city of Barcelona is presented on a web map, obtaining an indicator that represents the degree of positive or negative comments for each hotel.

Descripció

Treballs Finals de Grau d'Enginyeria Informàtica, Facultat de Matemàtiques, Universitat de Barcelona, Any: 2018, Director: Guillem Pascual Guinovart

Citació

Citació

PONS GOMILA, Carlos. Machine learning per a l'anàlisi i classificació de sentiments. [consulted: 19 of August of 2026]. Available at: https://hdl.handle.net/2445/125084

Exportar metadades

JSON - METS

Compartir registre