Análisis de sentimientos
En secciones anteriores veíamos que dentro de la IA existe el campo del aprendizaje automático. También hemos visto que hay tres tipos de aprendizaje automático: supervisado, no supervisado y por refuerzo. De ellos, el aprendizaje supervisado es el que hoy en día tiene más aplicaciones en el mundo real.
En esta sección vamos a aprender a crear un sistema de aprendizaje supervisado que reconozca si lo que estamos escribiendo tiene detrás un sentimiento positivo (bonito, como “eres muy amable”) o negativo (feo, como “no me gustas nada”).
¿Y para qué es útil tener una aplicación que detecte esto? Hay muchos usos interesantes. Por ejemplo, ¿te imaginas tenerla instalada en tu móvil, de manera que te avise si detecta que estás escribiendo algo que puede hacer sentir mal a la otra persona? ¿O que envíe un aviso a tu profesora si detecta que alguien te está escribiendo cosas desagradables?
Este tipo de aplicaciones también es muy útil en las empresas. Por ejemplo, ya se están utilizando para que la empresa sepa lo que sus clientes opinan de sus productos y así poder realizar los cambios necesarios. También se utiliza en empresas que reciben miles de correos diarios en su servicio de atención al cliente, para filtrar cuáles son los que expresan mayor enfado de sus clientes, y así poderlos contestar primero.
