Clasificación de tutoriales en YouTube basándonos en el análisis de sentimientos realizados a sus comentarios

Innovacion y Software Pub Date : 2022-09-30 DOI:10.48168/innosoft.s9.a66

Valeria Alejandra Goyzueta Torres, Ronald Fabricio Centeno Cardenas, Victor Andre Ranilla Coaguila

{"title":"Clasificación de tutoriales en YouTube basándonos en el análisis de sentimientos realizados a sus comentarios","authors":"Valeria Alejandra Goyzueta Torres, Ronald Fabricio Centeno Cardenas, Victor Andre Ranilla Coaguila","doi":"10.48168/innosoft.s9.a66","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"El flujo de información surge día a día mediante internet de manera continua gracias a las constantes interacciones presentes entre los usuarios, estas interacciones presentan sentimientos que pueden ser positivos o negativos. Esto ayuda mucho a los creadores de contenido de las redes sociales a comprender cuan útil es lo que ellos hacen para sus seguidores, y es que, si estos son un gran número, un análisis hecho por una sola persona no es suficiente. Para ello es necesario el uso de herramientas que operan con grandes cantidades de datos como BERT, que es un modelo que ayuda al análisis de sentimientos y clasificación de comentarios basados en lo que expresa uno de estos. En este trabajo se usará este modelo para la clasificación de comentarios de YouTube y clasificación de videos de esta misma plataforma, valorando estos videos según su contenido y ayudando a los espectadores a elegir los videos si es que estos lo ayudarán con respecto a lo que se encuentran buscando. Se harán además uso de métricas y de sugerencias futuras para la propuesta mencionada en este trabajo.","PeriodicalId":52619,"journal":{"name":"Innovacion y Software","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2022-09-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Innovacion y Software","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.48168/innosoft.s9.a66","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

Abstract

El flujo de información surge día a día mediante internet de manera continua gracias a las constantes interacciones presentes entre los usuarios, estas interacciones presentan sentimientos que pueden ser positivos o negativos. Esto ayuda mucho a los creadores de contenido de las redes sociales a comprender cuan útil es lo que ellos hacen para sus seguidores, y es que, si estos son un gran número, un análisis hecho por una sola persona no es suficiente. Para ello es necesario el uso de herramientas que operan con grandes cantidades de datos como BERT, que es un modelo que ayuda al análisis de sentimientos y clasificación de comentarios basados en lo que expresa uno de estos. En este trabajo se usará este modelo para la clasificación de comentarios de YouTube y clasificación de videos de esta misma plataforma, valorando estos videos según su contenido y ayudando a los espectadores a elegir los videos si es que estos lo ayudarán con respecto a lo que se encuentran buscando. Se harán además uso de métricas y de sugerencias futuras para la propuesta mencionada en este trabajo.

查看原文

微信好友朋友圈 QQ好友复制链接

本刊更多论文

根据对您评论的情感分析对YouTube上的教程进行分类

由于用户之间不断的互动，信息流每天都在互联网上不断出现，这些互动表现出积极或消极的感觉。这大大有助于社交媒体内容创作者了解他们所做的对他们的追随者有多有用，也就是说，如果这些是大量的，一个人进行的分析是不够的。为此，有必要使用处理大量数据的工具，例如BERT，这是一种基于其中一种表达的内容来帮助分析感受和分类评论的模型。在这项工作中，该模型将用于对YouTube评论进行分类和对同一平台上的视频进行分类，根据这些视频的内容对其进行评估，并帮助观众选择视频，如果这些视频将有助于他们找到的东西。还将为这项工作中提到的提案使用指标和未来的建议。

本文章由计算机程序翻译，如有差异，请以英文原文为准。

求助全文

约1分钟内获得全文去求助

来源期刊

Innovacion y Software

自引率

0.00%

发文量

审稿时长

12 weeks