dir. (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament d'Arquitectura de Computadors i Sistemes Operatius)
| Títol variant: |
Desenvolupament d'un sistema de product/brand tracking basat en sentiment analysis |
| Títol variant: |
Desarrollo de un sistema de product/brand tracking basado en sentimiento analysis |
| Data: |
2023 |
| Resum: |
El monitoratge del sentiment de marques és crucial per a les empreses que tinguin les percepcions dels clients. No obstant això, l'anàlisi en temps real de les dades de les xarxes socials pot ser complicat. Afortunadament, els models avançats de deep learning basats en transformers ofereixen solucions excepcionals per abordar aquest problema. Per tant, l'objectiu d'aquest projecte és fer un fine-tuning de dos models de transformers molt coneguts, BERT i RoBERTa, per aconseguir resultats de sentiment de darrera generació. A més, es desenvoluparà una interfície fàcil d'utilitzar amb Streamlit, proporcionant una plataforma efectiva per mostrar els resultats de l'anàlisi del sentiment. Aquesta interfície ajudarà a les empreses a avaluar el sentiment general del públic, cosa que permetrà obtenir informació vàlida sobre les opinions dels seus clients sobre els seus productes i serveis. |
| Resum: |
El monitoreo del sentimiento de marcas es crucial para que las empresas entiendan las percepciones de los clientes. Sin embargo, el análisis en tiempo real de los datos de las redes sociales puede ser complicado. Afortunadamente, los modelos avanzados de deep learning basados en transformers ofrecen soluciones excepcionales para abordar este problema. Por lo tanto, el objetivo de este proyecto es hacer un fine-tuning de dos modelos de transformers muy conocidos, BERT y RoBERTa, para lograr resultados de sentimiento de última generación. Además, se desarrollará una interfaz fácil de usar usando Streamlit, proporcionando una plataforma efectiva para mostrar los resultados del análisis de sentimiento. Esta interfaz ayudará a las empresas a evaluar el sentimiento general del público, lo que les permitirá obtener información valiosa sobre las opiniones de sus clientes sobre sus productos y servicios. |
| Resum: |
Brand sentiment monitoring is crucial for businesses to understand customer perceptions. However, the real-time analysis of social media data can be challenging. Fortunately, advanced deep learning models based on transformers offer exceptional solutions to address this issue. Hence, the objective of this project is to fine-tune two widely used transformer models, BERT and RoBERTa, to achieve state-of-the-art sentiment results. Additionally, a user-friendly interface will be developed using Streamlit, providing an effective platform to showcase the outcomes of the sentiment analysis. This interface will help companies to assess the overall sentiment of the public, enabling them to obtain valuable insights into their customers' views on their products and services. |
| Drets: |
Aquest document està subjecte a una llicència d'ús Creative Commons. Es permet la reproducció total o parcial i la comunicació pública de l'obra, sempre que no sigui amb finalitats comercials, i sempre que es reconegui l'autoria de l'obra original. No es permet la creació d'obres derivades.  |
| Llengua: |
Anglès |
| Titulació: |
Grau en Enginyeria de Dades [2503758] |
| Pla d'estudis: |
Enginyeria de Dades [1394] |
| Document: |
Treball final de grau ; Text |
| Matèria: |
Anàlisi en temps real ;
Monitoratge ;
Anàlisi de sentiments ;
Xarxes socials ;
Algorismes avançats ;
Transformers ;
Interfície fàcil d'usar ;
Informació valuosa ;
Análisis en tiempo real ;
Monitoreo ;
Análisis de sentimientos ;
Redes sociales ;
Algoritmos avanzados ;
Interfaz fácil de usar ;
Información valiosa ;
Real-time analysis ;
Monitoring ;
Sentiment analysis ;
Social media ;
Advanced algorithms ;
User-friendly interface ;
Valuable insights |
visitant ::
identificació
dir. (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament d'Arquitectura de Computadors i Sistemes Operatius)
