1. Repositorio Digital USFQ
  2. TESIS COLEGIO DE PREGRADO
  3. COLEGIO DE CIENCIAS E INGENIERÍAS (POLI)
  4. Tesis - Ingeniería Industrial
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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorNavarrete Chávez, Danny Orlando, dir.-
dc.contributor.authorLópez Cadena, Esteban Nicolás-
dc.date.accessioned2025-12-15T20:56:14Z-
dc.date.available2025-12-15T20:56:14Z-
dc.date.issued2025-04-28-
dc.identifier.citationTesis (Ingeniero Industrial ), Universidad San Francisco de Quito, Colegio de Ciencias e Ingenierías ; Quito, Ecuador, 2025es_ES
dc.identifier.urihttp://repositorio.usfq.edu.ec/handle/23000/14940-
dc.descriptionThis study analyzes the impact of emojis on automatic emotion detection in social media texts using machine learning and deep learning models. Five models were evaluated: Naive Bayes, Random Forest, RoBERTa, BERTweet, and DistilBERT, each trained on two versions of a Twitter dataset: one including emojis and another without...es_ES
dc.description.abstractEste estudio analiza el impacto de los emojis en la detección automática de emociones en textos de redes sociales, utilizando modelos de machine learning y deep learning. Se evaluaron cinco modelos: Naive Bayes, Random Forest, RoBERTa, BERTweet y DistilBERT, cada uno entrenado con dos versiones de un conjunto de datos de tweets: una incluyendo emojis y otra sin emojis...es_ES
dc.format.extent43 h.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherQuitoes_ES
dc.rightsopenAccesses_ES
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Ecuador*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/ec/*
dc.subjectRedes sociales - Emociones - Tesis y disertaciones académicases_ES
dc.subject.otherComputaciónes_ES
dc.subject.otherCienciases_ES
dc.titleEvaluación del uso de emojis en la detección de emociones en redes sociales : Un enfoque comparativo utilizando machine learning y deep learninges_ES
dc.typebachelorThesises_ES
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