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4. CONCLUSIONES

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Luego de haber realizado este reporte, implementando tanto el modelo de LSTM, para poder clasificar las noticias escritas en español en positivas o negativas, como el test de PANAS, con una población variada para poder determinar el efecto de las noticias positivas en ellas, se pueden concluir dos grandes puntos:

a) El modelo propuesto basado en las redes neuronales LSTM cuenta con un accuracy del 87,98 %, esto es bueno comparado con el método de Naive Bayes y la red neuronal recurrente.

b) Los resultados del test de PANAS nos demuestran que todas las personas que han leído las noticias positivas han mejorado su estado de ánimo.

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