Análisis de Sentimientos de Noticias Locales (Colombia)

Repositorio para un pipeline reproducible de recolección de titulares/noticias locales y análisis de sentimientos con modelos de transformers. Incluye un cuaderno ejecutable en Google Colab y soporte para ejecución local con Selenium/ChromeDriver.

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Objetivos

• Capturar titulares/noticias de fuentes locales seleccionadas.
• Evaluar el sentimiento de cada texto con un modelo multilingüe preentrenado.
• Generar salidas tabulares y visualizaciones rápidas (distribución de sentimiento, nube de palabras).
• Dejar una base sólida para extender a más fuentes, métricas y despliegues.

Alcance actual

• Fuentes de ejemplo: Telegram (canal público de Boyacá 7 Días) y sección Medellín de El Tiempo.
• NLP: nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment vía transformers.pipeline("sentiment-analysis").
• Visualizaciones: Nube de palabras y conteos por etiqueta.
• Cuaderno: Analisis_Sentimientos_Noticias.ipynb (Colab-ready).

Requisitos

• Python 3.10+
• Google Chrome instalado (ejecución local con Selenium). En Colab no es necesario instalar Chrome manualmente.
• Sistema operativo: Windows, macOS o Linux.

Paquetes (mínimos):

selenium
webdriver-manager
pandas
transformers
wordcloud
matplotlib