Los chatbots son programas impulsados por inteligencia artificial diseñados para replicar la conversación humana. Son capaces de realizar una amplia gama de tareas, incluyendo responder preguntas, ofrecer direcciones, controlar termostatos inteligentes y reproducir música, entre otras funciones. ChatGPT es un chatbot popular basado en IA que genera respuestas significativas a consultas, ayudando a las personas a aprender. Mientras que algunos individuos apoyan a ChatGPT, otros lo ven como una herramienta disruptiva en el campo de la educación. Las discusiones sobre esta herramienta se pueden encontrar en diferentes plataformas de redes sociales. Analizar el sentimiento de esos datos de redes sociales, que comprenden las opiniones de las personas, es crucial para evaluar el sentimiento público respecto al éxito y las deficiencias de tales herramientas. Este estudio realiza un análisis de sentimiento y modelado de temas en tweets basados en ChatGPT. Los tweets basados en ChatGPT son los tweets extraídos por el autor de Twitter utilizando hashtags de ChatGPT, donde los usuarios comparten sus reseñas y opiniones sobre ChatGPT, proporcionando una referencia a los pensamientos expresados por los usuarios en sus tweets. Se emplea el enfoque de Asignación de Dirichlet Latente (LDA) para identificar los temas más discutidos en relación con los tweets de ChatGPT. Para el análisis de sentimiento, se propone un modelo de transformador profundo basado en Representaciones de Codificadores Bidireccionales de Transformadores (BERT) con tres capas densas de redes neuronales. Además, se utilizan modelos de aprendizaje automático y profundo con parámetros ajustados para un análisis comparativo. Los resultados experimentales demuestran el rendimiento superior del modelo BERT propuesto, logrando una precisión del 96.49%.