Supervisión remota en el entrenamiento de un clasificador de sentimientos en comentarios turísticos

  1. Martín, C. 1
  2. Aguilar, R.M. 1
  3. Torres, J.M. 1
  4. Díaz S. 1
  1. 1 Universidad de La Laguna
    info

    Universidad de La Laguna

    San Cristobal de La Laguna, España

    ROR https://ror.org/01r9z8p25

Libro:
XXXIX Jornadas de Automática: actas. Badajoz, 5-7 de septiembre de 2018
  1. Inés Tejado Balsera (coord.)
  2. Emiliano Pérez Hernández (coord.)
  3. Antonio José Calderón Godoy (coord.)
  4. Isaías González Pérez (coord.)
  5. Pilar Merchán García (coord.)
  6. Jesús Lozano Rogado (coord.)
  7. Santiago Salamanca Miño (coord.)
  8. Blas M. Vinagre Jara (coord.)

Editorial: Universidad de Extremadura

ISBN: 978-84-9749-756-5,  978-84-09-04460-3

Año de publicación: 2018

Páginas: 644-650

Congreso: Jornadas de Automática (39. 2018. Badajoz)

Tipo: Aportación congreso

DOI: 10.17979/SPUDC.9788497497565.0644 DIALNET GOOGLE SCHOLAR lock_openRUC editor

Resumen

Este artículo describe el uso de algoritmos para automatizar la detección de sentimientos en los comentarios dejado por los turistas en plataformas eWOM (Electronic Word of Mouth (Boca a boca electrónico). Para ello se diseña y entrena un clasificador utilizando Redes Neuronales LSTM (Long short-term memory), con el que determinar el sentimiento de los comentarios publicados por los turistas en las redes sociales después de su estancia en los hoteles. Se demuestra la mejora del proceso de entrenamiento con el uso de supervisión remota. El incremento en el número de muestras en el conjunto de entrenamiento, aunque éstas presenten ruido, mejora los resultados del clasificador. En este trabajo se presenta un caso de uso con los comentarios de un conjunto de hotels de la isla de Tenerife (Islas Canarias).

Fuente de los datos: Dialnet