Sé que hay mucho trabajo sobre el análisis de sentimientos de los feeds de Twitter y también la visualización del sentimiento analizado también es común. Recientemente completé un trabajo similar usando los canales RSS, pero Twitter habría sido el siguiente paso natural si el trabajo hubiera continuado más allá de su conclusión natural.
Por otro lado, por curiosidad, acabo de realizar una búsqueda en Google a las 02 14 h BST @ 07 10 2017 para el análisis profundo del sentimiento de Twitter de palabras clave. ¡Hubo unos 1,200,000 resultados!
Por lo tanto, es claramente un campo masivo para la investigación académica, el problema, por supuesto, es determinar la novedad en su trabajo. Por lo tanto, mi primer paso sería determinar el estado actual de la investigación en análisis de sentimientos y aprendizaje profundo en esta área. Los siguientes enlaces son ejemplos indicativos de lo que puede ayudar a este fin:
- ¿Hay un equivalente a Rosalind en el aprendizaje automático?
- ¿Es posible usar datos sintéticos (no de la vida real) en un modelo de aprendizaje automático?
- ¿Cuál es el alcance de AI / ML en la arquitectura de la computadora?
- He completado el curso para el aprendizaje automático. Quiero hacer un proyecto corto sobre aprendizaje automático. Actualmente estoy haciendo BE en CS. ¿Qué materia debo elegir?
- ¿Se utiliza R en la minería de datos a gran escala en grandes compañías de software como Facebook y LinkedIn?
- http://www.anlp.jp/proceedings/a…
- http://citeseerx.ist.psu.edu/vie…
- Análisis de sentimientos de Twitter con redes neuronales convolucionales profundas
