Modelos de lenguaje grande (LLM) para el análisis de sentimientos

Introducción al análisis de sentimientos

• Fundamentos del análisis de sentimientos.
• Desafíos y oportunidades en el análisis de sentimientos.
• 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 sentimientos.

Construcción de modelos de análisis de sentimientos con LLMs

• Entrenamiento de LLMs para el análisis de sentimientos.
• Afinamiento de modelos para dominios específicos.
• Ejercicios prácticos sobre entrenamiento de modelos.

Análisis de redes sociales con LLMs

• Recolección de datos de redes sociales para análisis.
• Rastreo del sentimiento en tiempo real en plataformas sociales.
• Casos de estudio de análisis de sentimiento social.

Análisis de sentimientos en comentarios de clientes

• Extracción de insights a partir de reseñas y encuestas de clientes.
• Mejora del servicio al cliente mediante el análisis de sentimientos.
• Taller de análisis de comentarios.

Temas avanzados en el análisis de sentimientos

• Abordaje del sarcasmo, la ironía y las emociones complejas.
• Análisis de sentimientos multilingüe o transfronterizo.
• Tendencias futuras en el análisis de sentimientos con LLMs.

Consideraciones éticas y mitigación de sesgos

• Implicaciones éticas del análisis de sentimientos.
• Identificación y mitigación de sesgos en los modelos.
• Uso responsable del análisis de sentimientos.

Proyecto y evaluación

• Análisis de sentimientos a partir de un conjunto de datos elegido.
• Evaluaciones entre pares y debates grupales.
• Evaluación final y retroalimentación.

Resumen y próximos pasos