Los tweets sobre las elecciones de EEUU de 2016 presentan un lenguaje muy específico: hashtags, menciones, URLs, jerga política y abreviaciones que hacen el preprocesamiento especialmente crítico.
Los tweets sobre las elecciones de EEUU de 2016 presentan un lenguaje muy específico: hashtags, menciones, URLs, jerga política y abreviaciones que hacen el preprocesamiento especialmente crítico. La calidad del texto limpio determina directamente la calidad del clasificador de sentimiento.
Pipeline de clasificación de sentimientos con foco en el preprocesamiento: limpieza avanzada de tweets (hashtags, menciones, URLs, stopwords) → tokenización → extracción de features → modelo de clasificación. El enfoque está en demostrar el impacto del preprocesamiento en la clasificación real.