LLMs para Análisis de Sentimiento

Introducción al Análisis de Sentimiento

• Fundamentos del análisis de sentimiento.
• Desafíos y oportunidades en el análisis de sentimiento.
• Visión general de los LLMs y sus capacidades.

LLMs y Comprensión del Lenguaje Natural

• Análisis profundo de la arquitectura de los LLMs.
• Comprensión del contexto y el sentimiento con LLMs.
• Preprocesamiento de datos para el análisis de sentimiento.

Construcción de Modelos de Análisis de Sentimiento con LLMs

• Entrenamiento de LLMs para el análisis de sentimiento.
• Ajuste fino (fine-tuning) de modelos para dominios específicos.
• Ejercicios prácticos sobre el entrenamiento de modelos.

Análisis de Redes Sociales con LLMs

• Recopilación de datos de redes sociales para su análisis.
• Rastreo del sentimiento en tiempo real en plataformas sociales.
• Casos de estudio sobre el análisis del sentimiento social.

Análisis de Sentimiento en Comentarios de Clientes

• Extracción de información útil de reseñas y encuestas de clientes.
• Mejora del servicio al cliente mediante el análisis de sentimiento.
• Taller sobre el análisis de comentarios.

Temas Avanzados en Análisis de Sentimiento

• Abordaje del sarcasmo, la ironía y las emociones complejas.
• Análisis de sentimiento interlingüe (cross-language).
• Tendencias futuras en el análisis de sentimiento con LLMs.

Consideraciones Éticas y Mitigación del Sesgo

• Implicaciones éticas del análisis de sentimiento.
• Identificación y mitigación del sesgo en los modelos.
• Uso responsable del análisis de sentimiento.

Proyecto y Evaluación

• Análisis del sentimiento a partir de un conjunto de datos elegido.
• Revisiones entre pares y discusiones grupales.
• Evaluación final y retroalimentación.

Resumen y Próximos Pasos