El análisis de sentimientos (también conocido como minería de opiniones o IA de emociones) es una técnica de procesamiento del lenguaje natural (PNL) y técnicas de aprendizaje automático que se utiliza para identificar, extraer, cuantificar y estudiar sistemáticamente el tono emocional y la información subjetiva detrás de un cuerpo de texto y así determinar si un escrito es positivo, negativo o neutral. El análisis de sentimiento a menudo se realiza en datos textuales para ayudar a las empresas a monitorear el sentimiento de marca y producto en los comentarios de los clientes y comprender sus necesidades.

Los sistemas de análisis de sentimientos ayudan a las organizaciones a recopilar información a partir de texto desorganizado y no estructurado que proviene de fuentes en línea como correos electrónicos, publicaciones en blogs, tickets de soporte, chats web, canales de redes sociales, foros y comentarios. El análisis de sentimiento ayuda a los analistas de datos dentro de las grandes empresas a evaluar la opinión pública, realizar estudios de mercado matizados, monitorear la reputación de la marca y el producto y comprender las experiencias de los clientes. Los algoritmos reemplazan el procesamiento manual de datos mediante la implementación de métodos basados en reglas, automáticos o híbridos. Los sistemas basados en reglas realizan análisis de sentimientos basados en reglas predefinidas basadas en el léxico, mientras que los sistemas automáticos aprenden de los datos con técnicas de aprendizaje automático. Un análisis de sentimiento híbrido combina ambos enfoques.

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2. 1.- ¿Qué es el análisis de sentimiento?
3. 2.- Tipos de análisis de sentimiento
4. 3.- ¿Por qué es importante el análisis de sentimientos?
5. 4.- Ejemplo de análisis de sentimiento
6. 5.- ¿Cómo funciona el análisis de sentimiento?
7. 6.- Desafíos del análisis de sentimiento
8. 7.- Aplicaciones de análisis de sentimiento
9. 8.- Preguntas y Respuestas