Análisis de sentimientos usando inteligencia artificial

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Introducción



En este artículo, exploramos el fascinante mundo del análisis de sentimientos utilizando inteligencia artificial en conjunción con SQL Server. La tarea principal consistió en evaluar comentarios de clientes almacenados en la base de datos y determinar si expresaban satisfacción o insatisfacción hacia un producto. Utilizamos la biblioteca textblob en Python para realizar este análisis, asignando valores de polaridad que indican el tono del texto, desde negativo hasta positivo.

Para lograr esto, primero, se necesitan requisitos básicos, como tener instalado SQL Server y contar con una base de datos creada. Luego, utilizando un editor de código como Visual Studio Code, creamos un código en Python que se conecta a la base de datos, recupera los comentarios y actualiza la tabla con los valores de sentimiento calculados.

Al ejecutar el código, pudimos ver ejemplos de polaridades que van desde fuertemente negativas hasta fuertemente positivas, según el contenido de los comentarios. Este enfoque no solo nos permitió analizar individualmente los sentimientos, sino también realizar estadísticas generales sobre la tendencia de sentimientos en la base de datos. En resumen, el artículo abordó cómo integrar análisis de sentimientos de manera eficiente utilizando herramientas tecnológicas actuales.

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Sobre el autor

Daniel Calbimonte es un apasionado en la tecnología.. Ha sido programador, project manager, documentador, ingeniero de software, experto en soporte técnico, YouTuber, escritor de artículos técnicos, blogger. Docente de tecnologías Microsoft, Developer de BI, DBA, conferencista. Actualmente da consultorías de software. Este arículo fue creado con ayuda de Bard y ChatGPT.

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