Bedoya Benavides, Jair Oswaldo05/12/202305/12/20232023POS.961https://repositorio.puce.edu.ec/handle/123456789/38662Artículo previo al grado académico de magíster en Tecnología de la InformaciónEn esta investigación, se aborda el problema de comentarios tóxicos en redes sociales, y cómo la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (Machine Learning) pueden ayudar. Se presenta el desarrollo de un modelo de clasificación empleando IA con técnicas de machine learning que permita identificar comentarios tóxicos en Twitter. El clasificador planteado, elaborado en Python, se estableció con 7 diferentes algoritmos a los que se les empleó enfoques o estrategias para la clasificación de etiquetas múltiples, preprocesamiento, limpieza y visualización de datos. Este modelo fue entrenado con un total de 159571 comentarios del conjunto de datos del repositorio Kaggle denominado Jigsaw, el cual tiene los comentarios clasificados con diversas características. Posteriormente del entrenamiento, evaluación y comparación del modelo creado se consiguió como resultado un clasificador capaz de identificar palabras o comentarios tóxicos y ofensivos cuya precisión fue del 92.16%esAnálisis de sentimientosClasificación de textoComentarios tóxicosMachine learningTweetsTwitter