El análisis de sentimientos es una técnica de procesamiento de lenguaje natural (NLP) que se utiliza para determinar la actitud emocional de un texto. En este proyecto, aprenderás a construir un modelo de análisis de sentimientos para clasificar textos de redes sociales como positivos, negativos o neutrales.

1. Comprender el flujo de trabajo del análisis de sentimientos.
2. Preprocesar datos textuales para su uso en modelos de Machine Learning.
3. Construir y evaluar modelos de análisis de sentimientos.
4. Implementar el modelo en un entorno de producción.

Para este proyecto, puedes utilizar datasets públicos disponibles en plataformas como Kaggle o recolectar tus propios datos utilizando APIs de redes sociales como Twitter.

Un dataset típico para análisis de sentimientos puede tener la siguiente estructura:

1. Eliminar caracteres especiales y números:

   import re
   
   def limpiar_texto(texto):
       texto = re.sub(r'[^a-zA-Z\s]', '', texto)
       texto = texto.lower()
       return texto
   

2. Eliminar stopwords:

   from nltk.corpus import stopwords
   
   stop_words = set(stopwords.words('spanish'))
   
   def eliminar_stopwords(texto):
       palabras = texto.split()
       palabras_filtradas = [palabra for palabra in palabras if palabra not in stop_words]
       return ' '.join(palabras_filtradas)
   

3. Lematización:

   import spacy
   
   nlp = spacy.load('es_core_news_sm')
   
   def lematizar_texto(texto):
       doc = nlp(texto)
       lemas = [token.lemma_ for token in doc]
       return ' '.join(lemas)
   

1. Vectorización:

   from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
   
   vectorizer = CountVectorizer()
   X = vectorizer.fit_transform(textos_limpiados)
   

Para este proyecto, utilizaremos un modelo de Naive Bayes, que es comúnmente utilizado para tareas de clasificación de texto.

1. Precisión (Accuracy)
2. Precisión (Precision)
3. Recall
4. F1-Score

• Precisión: Proporción de predicciones correctas.
• Precision: Proporción de verdaderos positivos sobre el total de positivos predichos.
• Recall: Proporción de verdaderos positivos sobre el total de positivos reales.
• F1-Score: Media armónica de Precision y Recall.

1. Flask para crear una API web.
2. Heroku para el despliegue.

En este proyecto, hemos cubierto los pasos esenciales para construir un modelo de análisis de sentimientos, desde la recolección y preprocesamiento de datos hasta la construcción, evaluación e implementación del modelo. Este flujo de trabajo es aplicable a una variedad de problemas de clasificación de texto y proporciona una base sólida para proyectos más avanzados en el campo del procesamiento de lenguaje natural.

Resumen:

• Recolección de Datos: Obtuvimos datos de redes sociales.
• Preprocesamiento: Limpiamos y transformamos los datos textuales.
• Construcción del Modelo: Utilizamos Naive Bayes para clasificar los textos.
• Evaluación: Medimos la precisión y otras métricas del modelo.
• Implementación: Desplegamos el modelo utilizando Flask.

Este proyecto te prepara para abordar problemas reales de análisis de sentimientos y te proporciona las habilidades necesarias para implementar soluciones en un entorno de producción.