Machine learning and deep learning sentiment analysis models: Case study on the SENT-COVID corpus of tweets in Mexican Spanish

Artículo académico que presenta una evaluación exhaustiva de los modelos tradicionales de aprendizaje automático y aprendizaje profundo para analizar las tendencias de sentimiento dentro del corpus de Twitter SENT-COVID, recopilado durante la pandemia de COVID-19. El corpus, filtrado por palabras clave relacionadas con la COVID-19 y anotado manualmente para determinar su polaridad, constituye un recurso fundamental para realizar experimentos de análisis de sentimiento. El estudio investiga diversos enfoques, incluyendo sistemas clásicos basados ​​en vectores como word2vec, doc2vec y diversas técnicas de modelado de frases, junto con modelos BERT preentrenados en español.