Análisis automático de revisiones online, a través de estrategias basadas en aprendizaje automático y procesamiento de lenguaje natural - Tabasco Ruiz, Alejandra

Abstract

El objetivo general de este trabajo de fin de grado es analizar las revisiones online de los clientes y extraer información relacionada con los principales temas de discusión, así como del nivel de satisfacción de los consumidores de una compañía. Para ello, se llevará a cabo un proceso de modelado de tópicos y de análisis de sentimientos con el fin de ofrecer una metodología de análisis automático, junto con un conjunto de resultados de interés para consumidores, minoristas y potenciales usuarios. La información extraída permitirá comprender mejor el sentimiento y los factores de interés del cliente respecto a la marca, y así ayudará a las partes interesadas a tomar mejores decisiones en relación a su producto o servicio. Mediante el uso de las técnicas mencionadas, este trabajo presenta el análisis de tres casos de uso correspondientes a los siguientes sectores: turismo, con 37.343 reseñas de la Sagrada Familia; restauración, con 139.763 opiniones obtenidas de TripAdvisor sobre restaurantes de Malasia y comercio electrónico, con 59.815 reseñas de teléfonos móviles de Amazon. Estas áreas de aplicación se han seleccionado debido a que representan un volumen significativo de investigaciones en el campo del análisis de reseñas en línea. Los resultados obtenidos han permitido identificar los temas de discusión más relevantes para cada conjunto de datos, así como el sentimiento general y asociado a cada tópico expresado por los usuarios.The main objective of this final degree project is to analyze online customer reviews and extract information related to the main topics of discussion, as well as the level of satisfaction of a company's consumers. For this, a topic modeling and sentiment analysis process will be carried out in order to offer an automatic analysis methodology, together with a set of results of interest to consumers, retailers and potential users. The extracted information will allow a better understanding of the customer's sentiment and interest factors regarding the brand, and thus help interested parties make better decisions in relation to the product or service. Through the use of the previously mentioned techniques, this project presents the analysis of three use cases corresponding to the following sectors: tourism, with 37,343 reviews of the Sagrada Familia; restaurant sector, with 139,763 opinions obtained from TripAdvisor on Malaysian restaurants and e-commerce, with 59,815 Amazon mobile phone reviews. These application areas have been selected because they represent a significant volume of research in the field of online review analysis. The results obtained have made it possible to identify the most relevant discussion topics for each data set as well as the sentiment associated, expressed by the users, regarding each topic.