Tesis y Trabajos de Investigación PUCP
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Ítem Texto completo enlazado Identificación del sentimiento de entidades en notas periodísticas basado en técnicas de procesamiento de lenguaje natural: una revisión de literatura(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2021-03-15) Lau Li, Julio Ka Jau; Beltrán Castañón, César ArmandoEl análisis de sentimiento a nivel de entidades sobre notas periodísticas es una tarea de una complejidad no trivial, lo que genera interés por parte de diferentes sectores, ya que esos tipos de fuentes de datos causa que los sentimientos identificados no convergen hacia un objetivo por su longitud extensa y variedad de temas. Sin embargo, no se sabe a ciencia cierta su dificultad, por lo que el objetivo principal es poder identificar los conocimientos e información disponible y existente en la actualidad para responder las preguntas formuladas. Por eso, se define una revisión de literatura tomando en consideración la base de datos Scopus y el empleo de palabras claves definidas por el método PICOC, donde se obtuvieron en total siete documentos, cuatro artículos y tres revisiones sistemáticas que evidencian una disponibilidad de espacio para experimentar y explorar, dado que principalmente se ha trabajado en medios con mayor cantidad de datos y menor complejidad como las redes sociales o encuestas de servicios. Esto se reafirmó al revisar los documentos de tesis asociados a este tema, donde inclusive su demanda ha superado a paradigmas de análisis de sentimientos más clásicos. Es por ello, que se concluye la necesidad de explotar esta área de conocimientos para poder satisfacer la demanda de información cada vez más granulada, relevante y compleja, aprovechando los recursos lingüísticos más óptimos para facilitar las labores que puedan presentarse.Ítem Texto completo enlazado Analítica de datos en información pública de medios periodísticos y redes sociales para el análisis de sentimiento: una revisión de literatura(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2021-02-02) Zárate Calderón, Gabriel Hélard; Beltrán Castañón, César ArmandoEl análisis de sentimiento es un área de investigación importante en el procesamiento de lenguaje natural, la cual está en constante crecimiento especialmente por la generación de grandes volúmenes de información textual, y el avance tecnológico en lo que se refiere al almacenamiento y los algoritmos inteligentes para el análisis de esta. Esta tarea cada vez va tomando más fuerza su uso en diferentes aplicaciones computacionales dado el crecimiento exponencial del uso de medios digitales y redes sociales, las cuales, gracias a la información debidamente procesada, pueden ser muy valiosas para los negocios. Actualmente existen procedimientos ambiguos para la realización de dicha tarea y sobre todo para textos en español y de manera específica para notas periodísticas y publicaciones realizadas en redes sociales, todo ello por el hecho de la escasa cantidad de herramientas existentes para la presente tarea, por ende el proceso de clasificación de las polaridades de los sentimientos expresadas en los textos se realiza de manera manual por expertos en el tema, generándose así resultados ambiguos y sesgados según la experiencia del encargado, lo cual generaba resultados que no eran del todo fiables retándole valor a dicha tarea, además del hecho de que realizarlo de manera totalmente manual resultaba muy pesado y se realizaba en un periodo largo de tiempo. Para la realización de dicha tarea existen múltiples técnicas de aprendizaje de máquina y de aprendizaje profundo que son adecuadas para este, pero en el último año uno de los modelos que va siendo reconocido cada vez más para ser aplicado a resolver problemas de procesamiento de lenguaje natural son los modelos basados en transformers dadas sus buenas capacidades y los resultados que se obtienen con estos. Ante dicha problemática surge la necesidad de investigar más acerca de cómo se vienen implementando soluciones para la realización de análisis de sentimiento para hacer una comparativa sobre los modelos usados y además dadas las buenas capacidades de los modelos basados en transformers investigar más a fondo la utilidad de estos y las aplicaciones que tiene para así comprobar sus buenas capacidades.Ítem Texto completo enlazado Desarrollo de un modelo algorítmico basado en árboles de decisión para la predicción de la permanencia de un paciente en un proceso psicoterapéutico(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2018-04-11) Leon Atiquipa, Heli Eliaquin; Beltrán Castañón, César ArmandoEn la actualidad existe una creciente necesidad de atención psicológica en nuestro país, por lo que existen muchas instituciones públicas y privadas que ofrecen esto servicios profesionales. La psicoterapia es parte de estos servicios y quienes lo brindan son profesionales especializados en la materia, los cuales atienden a pacientes de diferentes edades y estratos socioeconómicos. Estos tratamientos suelen durar mucho tiempo, por lo que muchos pacientes, por diferentes circunstancias, abandonan el proceso al poco tiempo de haberlo iniciado. La institución, el cual es el caso de estudio, maneja ciertos niveles de deserción medibles durante el tiempo. Estos niveles son manejables en el grado en el que se dan, sin embargo, un creciente aumento del mismo podría generar costos para mantener el equilibrio, el cual deberá ser aplicado a los pacientes, los cuales podrían sentir incomodidad y afectar el proceso terapéutico. La necesidad de tener un mayor control sobre los niveles de deserción y reducirlos ayudaría en gran medida a mejorar la calidad de los servicios que se brindan en la institución. Para la institución, la incertidumbre del abandono en el proceso no permite aplicar medidas correctivas que permitan mejorar los niveles de deserción, sin embargo, la información contenida en la base de datos institucional permite, por cuestiones de investigación, estudiar y analizar los patrones que conllevan al abandono del proceso. Realizar este tipo de análisis sobre una gran cantidad de información implica utilizar métodos computacionales que permitan ayudar a analizar la información de una forma rápida y eficiente. Es por ello, que surge la necesidad de apoyarnos en las ciencias de la computación, específicamente en la minería de datos, para identificar los patrones que permitan predecir y determinar la permanencia de los pacientes durante el proceso. El presente proyecto de fin de carrera pretende entender las causales de la deserción en un proceso psicoterapéutico con el fin de poder predecir, desde el primer contacto entre el paciente y la institución, la permanencia del paciente. Para esto, se plantea el desarrollo de un prototipo funcional que permita predecir la permanencia de los pacientes haciendo uso de algoritmos de árboles de decisión para la predicción. Para la elaboración del prototipo funcional y el cumplimiento de los objetivos, se hizo uso de la herramienta Weka, el cual permitió analizar y seleccionar el algoritmo a usar para la implementación del prototipo. El desbalanceo de clases dificulto el proceso de análisis algorítmico, por tal motivo, se aplicaron métodos de minería de datos para analizar los conjuntos de datos desbalanceados. El lenguaje de programación usado fue Java y los algoritmos que permitieron la predicción fueron incorporados desde las librerías del API de Weka. Los resultados obtenidos fueron satisfactorios, en base a los datos que fueron extraídos de la base de datos institucional.