Grupo 1
Integrantes:
Para instalar las dependencias del proyecto, es necesario ejecutar:
pip install -r requirements.txtLas dependencias se generaron con
pip freeze > requirements.txt.
El presente trabajo práctico pretende emular el paper Aprobación del presidente de Perú basado en análisis de sentimientos de twitter de Luis Fernando Solis Navarro de la Universidad Nacional de San Cristóbal de Huamanga, publicado el 28/12/2022 en la Revista Internacional de Tecnología, Ciencia y Sociedad. Este evalúa distintas configuraciones de redes neuronales para realizar análisis de sentimientos y lograr estimar la aprobación popular del presidente del Perú utilizando datos de Twitter.
Se implementaron cuatro modelos:
- Perceptrón multicapa con una capa de embedding
- Perceptrón multicapa con bag of words (tf-idf)
- Red neuronal convolucional
- Red neuronal LSTM
y se utilizaron tres datasets distintos para probar cada uno de ellos:
- Un conjunto de datos de tweets en inglés ya clasificados, extraídos del sitio kaggle (accesible desde aquí)
- Un conjunto de tweets extraidos mediante web scraping (véase el directorio de scraping y clasificados por nosotros
- Un conjunto de datos ya etiquetado proveniente de otro paper, Balotaje Argentina 2015 a partir de un análisis de sentimiento de tweets de Daniel Robins y colaboradores
Para el caso del dataset de tweets del balotaje presidencial argentino del año 2015, se obtuvieron los siguientes resultados:
| Modelo | Accuracy | Loss |
|---|---|---|
| MLP con capa de embedding | 0.895 | 0.295 |
| MLP con bag of words | 0.894 | 0.301 |
| Red neuronal convolucional | 0.893 | 0.296 |
| Red neuronal LSTM | 0.355 | 1.097 |