Haré la minería de textos y el análisis de sentimientos.

Puedo trabajar en todos los tipos principales de conjuntos de datos financieros, educativos, inmobiliarios, sanitarios, etc.

La minería de texto es el proceso de extraer ideas significativas de datos de texto no estructurado. El análisis de sentimientos determina si el texto expresa emociones positivas, negativas o neutrales.

Puedo analizar reseñas, encuestas, tweets, correos electrónicos, retroalimentación de clientes, artículos, hilos de Reddit o cualquier otro contenido en texto plano.

Actualmente, apoyo inglés. Para otros idiomas, por favor envíame un mensaje primero para confirmar compatibilidad y herramientas.

¡Sí! Dependiendo del paquete, obtendrás gráficos como distribución de sentimientos, nubes de palabras, gráficos de frecuencia y gráficos de palabras clave.

Sí. Puedo procesar conjuntos de datos grandes de manera eficiente. Por favor, envíame un mensaje para una cotización personalizada y un plazo de entrega si tus datos superan el límite estándar.

Sí. Compartiré un script limpio y bien comentado en Python o R (según tu preferencia), para que puedas replicar o ampliar el análisis más tarde.

Utilizo bibliotecas de Python como NLTK, TextBlob, VADER, SpaCy, Transformers (BERT) y herramientas como Jupyter Notebook, Pandas y Seaborn para la salida visual.

Por supuesto. Puedo aplicar modelos de sentimientos multiclase (por ejemplo, muy positivo, algo negativo) o clasificación de emociones (alegría, ira, miedo, etc.) a petición.

Sí. En los paquetes Estándar y Premium, recibirás un informe detallado en PDF o Word con resúmenes, ideas y recomendaciones basadas en el análisis.