Este proyecto tiene el propósito de analizar un servicio de atencion al cliente en los servicios de transporte en la red social de Twitter.
A modo de ejemplo, este repositorio se encargará de realizar el análisis en la plataforma "@Uber_Support" de la empresa Uber durante el año completo de 2020.
Para ello, se ha dividido el repositorio en una serie de carpetas con los notebooks necesarios para realizar cada uno de los pasos de la arquitectura propuesta más abajo.
Para ejecutar los notebooks del proyecto es necesario tener instaladas las diferentes tecnologías, librerias y repositorios:
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Tecnologias para el procesamiento del lenguaje natural:
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Tecnologias para el aprendizaje automatico:
- Scikit-learn - Scikit-learn
- Distributed Evolutionary Algorithms - DEAP
- Scipy - Scipy
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Tecnologías para el modelado de la información:
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Tecnologías para la visualización de la información:
- Matplotlib - Matplotlib
- PyLDAvis - PyLDAvis
- Yellowbrick - Yellowbrick
- ScatterText - ScatterText
En la siguiente imagen se muestra los diferentes análisis realizados para obtener el sentimiento asociado a cada uno de los temas descritos en la plataforma:
- Alejandro Moreno - Trabajo Inicial - amorenog9