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Análisis de opiniones y visualización con WordCloud

Un corpus de opiniones con contenido positivo y negativo necesita ser preprocesado antes de ser analizado.

Problema

Un corpus de opiniones con contenido positivo y negativo necesita ser preprocesado antes de ser analizado. Visualizar las palabras más frecuentes por tipo de sentimiento — sin un clasificador complejo — permite obtener insights rápidos sobre el vocabulario asociado a cada polaridad.

Solución

Pipeline de preprocesamiento de texto + generación de WordCloud: limpieza y normalización del corpus → tokenización → eliminación de stopwords → análisis de frecuencias → visualización diferenciada por sentimiento positivo/negativo con WordCloud.

Preprocesamiento del corpus de opiniones

  • Lowercasing, eliminación de puntuación, caracteres especiales y ruido del texto crudo
  • Tokenización con NLTK: segmentación en tokens individuales
  • Eliminación de stopwords: lista estándar + términos muy frecuentes sin valor informativo
  • Análisis de frecuencias: palabras más comunes por polaridad del texto

Visualización con WordCloud

  • WordCloud diferenciado: una nube para opiniones positivas, otra para negativas
  • Tamaño de palabra proporcional a la frecuencia — las más importantes destacan visualmente
  • Configuración: paleta de colores, dimensiones y máscara de forma opcional
  • Regex para limpieza adicional: patrones específicos del corpus de opiniones analizado

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