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Si mi trabajo final de grado, se ha basado en analizar un dataset de películas con modelos transformers para encontrar similitud con búsquedas de películas, ¿como puedo realizar un TFM relacionado pero más analítico?<|im_end|>
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Para aplicar un enfoque más analítico, se me ocurre que podría seguir alguna de estas ideas:

1) Análisis de la calidad de las recomendaciones: Con este enfoque, analizaría la efectividad de los modelos de transformers en función de las métricas de recomendación de películas. Algunas métricas podrían incluir precisión, recall, F1-score y NDCG (Normalized Discounted Cumulative Gain). También podría investigar el impacto de diferentes arquitecturas de transformers y técnicas de afinación en la calidad de las recomendaciones.

2) Interpretación y explicabilidad de los modelos: Para aumentar la confianza en las recomendaciones proporcionadas por los modelos de transformers, debería investigar cómo interpretar y explicar sus predicciones. Esto podría implicar la identificación de palabras clave o patrones en las descripciones de películas que influyen en la similitud, pudiendo explorar técnicas de interpretación de modelos como LIME o SHAP.

3) Análisis de sesgo y diversidad: Otra dimensión interesante a explorar es el sesgo y la diversidad en las recomendaciones de películas proporcionadas por los modelos de transformers. En este caso me daría a la tarea de analizar si las recomendaciones favorecen ciertos géneros, directores, actores o estudios, y si esto se debe a un sesgo en el dataset o en el modelo. También podría intentar investigar formas de mejorar la diversidad en las recomendaciones, por ejemplo mediante la aplicación de técnicas de re-ranking o diversificación.

4) Estudio comparativo de algoritmos de recomendación: Podría realizar un estudio comparativo de diferentes algoritmos de recomendación, como filtrado colaborativo, basado en contenido y modelos basados en transformers. Analizar sus ventajas y desventajas, y cómo estos algoritmos pueden complementarse entre sí para ofrecer una experiencia de recomendación más precisa y personalizada.

5) Y por último: Análisis de la evolución de las películas y tendencias a lo largo del tiempo: Utilizando los datos históricos del dataset de películas, investigaría cómo han cambiado las películas en términos de género, temática, estilo y contenido a lo largo del tiempo, aplicando técnicas de análisis de series temporales y análisis de texto para descubrir patrones y tendencias en el cine.<|im_end|>
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Gracias, esto fue útil<|im_end|>
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Me alegro mucho de haberte ayudado. ¿Quieres que te ayude en alguna otra cosa?<|im_end|>
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¿Cómo puedo realizar un análisis de sentimiento filtrando los mensajes relevantes de los que no lo son?<|im_end|>
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Para realizar un análisis de sentimiento y filtrar los mensajes relevantes de los que no lo son, puedes seguir los siguientes pasos:

Recopilar datos relevantes: Lo primero que debes hacer es recopilar los datos relevantes para tu análisis. Puedes utilizar diferentes fuentes para obtener los datos, como redes sociales, foros, encuestas, entre otros.

Preprocesamiento de datos: Una vez que tienes los datos, debes realizar el preprocesamiento de los mismos. Esto implica eliminar las palabras innecesarias, corregir la ortografía y la gramática, y realizar la tokenización.

Definir las palabras clave: Debes definir las palabras clave que sean relevantes para tu análisis de sentimiento. Estas palabras pueden incluir términos relacionados con el producto o servicio que estás analizando, los sentimientos que deseas analizar, entre otros.

Filtrar los mensajes relevantes: Para filtrar los mensajes relevantes, puedes utilizar técnicas de procesamiento del lenguaje natural para identificar los mensajes que contienen las palabras clave definidas. También puedes utilizar técnicas de clasificación de texto para etiquetar los mensajes como positivos, negativos o neutrales.

Realizar el análisis de sentimiento: Una vez que has filtrado los mensajes relevantes, puedes realizar el análisis de sentimiento utilizando técnicas de aprendizaje automático o de minería de texto. El análisis de sentimiento te permitirá determinar si los mensajes son positivos, negativos o neutrales.

Interpretación de los resultados: Por último, debes interpretar los resultados del análisis de sentimiento y extraer conclusiones relevantes para tu análisis. Puedes utilizar gráficos y visualizaciones para resumir los resultados y facilitar su interpretación.<|im_end|>