Extracción de datos y análisis de sentimientos: Procesamiento de la información y su potencial impacto en la toma de decisiones

El presente Trabajo de Fin de Grado tiene como objetivo desarrollar un programa que permite mediante técnicas de machine learning, estudiar publicaciones de texto procedentes de la plataforma Twitter y clasificarlo según la emoción reconocida mediante la librería de inteligencia artificial preentrenada. El objetivo es que el sistema sea capaz de clasificar hasta 3 tipos de emociones distintas basándose en el texto. Como tema base hemos seleccionado los tweets relativos al Covid-19. De manera complementaria, hemos insertado distintos análisis en función de los datos bases disponibles y los resultados obtenidos de las distintas ejecuciones. Para elaborar este proyecto se ha seguido un proceso ETL (Extracción, Tratamiento y Carga) y utilizamos el lenguaje de programación Python sobre el entorno web Jupyter Notebook. Abstract: The finality of this Project is to create a machine learning based system which can detect emotions in images of persons. The intention is that the system will be capable of detecting up to seven different emotions based solely on the facial expressions of the person in the photography. The system will work fine if there is only one person in the photography that is being analyzed. In addition, a program will be developed which will allow the user to test the system with their own images. This program will show, in a clear a graphic way, the output of the model. For the creation of the system, I have used a technique known as transfer learning. This machine learning technique is described in this document later