ARQUITECTURA DE SOFTWARE PARA ANÁLISIS DE TEXTOS UTILIZANDO INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Abstract

Las respuestas de texto en una encuesta son una de las fuentes más complejas de analizar y automatizar, ya que los computadores no comprenden de forma directa el lenguaje y su contexto. La empresa chilena QServus está consciente de esta problemática y encuentra en los algoritmos de inteligencia arficial el camino correcto para lograrlo. En este trabajo se enfrentan dos problemas en este aspecto, que son el análisis de senmiento y la categorización de textos. Se desarrollarán los algoritmos de aprendizaje automático que resolverán esos problemas y se implementarán en una API que se encargará de producir los análisis e indicadores para que las aplicaciones de QServus puedan acceder a ellas de forma fácil y simple. Se logra implementar la API siguiendo un diseño ordenado y estandarizado, se prueban de forma sasfactoria ambos modelos de sentimiento y categoría y se crean 6 nuevos tipos de indicadores para la plataforma.