
Comparación de métodos para clasificar comentarios de lugares turísticos por medio de análisis de sentimiento
Author(s) -
Luis Guillermo Herrera-Sarmiento
Publication year - 2020
Publication title -
actas del congreso internacional de ingeniería de sistemas
Language(s) - Spanish
Resource type - Conference proceedings
ISSN - 2810-806X
DOI - 10.26439/ciis2019.5520
Subject(s) - humanities , naive bayes classifier , support vector machine , mathematics , computer science , combinatorics , philosophy , artificial intelligence
Hoy en día los turistas luego de visitar algún destino, plasman sus experiencias como opiniones en diversas fuentes digitales, siendo información valiosa para empresas turísticas o relacionadas para identificar qué sitios son una oportunidad de mejora para los turistas durante la planificación de sus viajes. En esta investigación se propone la comparación de Support Vector Machine (SVM), Naïve Bayes (NB) y método propuesto basado en SVM y chi square como método de selección de características. La técnica híbrida propuesta obtuvo el mejor resultado, seguido de SVM y por último Naïve Bayes, cada una con 76,50 %, 67,53 % y 66,91 % de precisión, respectivamente.