Detección automática de emociones en textos de redes sociales mediante algoritmos inteligentes

Autores
Esnaola, Leonardo Martín
Año de publicación
2018
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
El procesamiento del lenguaje natural (PLN) o minería de textos es un área de la inteligencia artificial, la misma se encarga de desarrollar algoritmos que permitan extraer información relevante a partir de diversos contenidos en forma de texto. Con el auge de las redes sociales, la generación de este tipo de contenido ha crecido en forma exponencial, creando la materia prima necesaria para aplicar algoritmos de minería de textos que posibiliten extraer patrones significativos. Dentro de las tareas de la minería de textos podemos mencionar: clasificación de subjetividad; determinación de connotación positiva o negativa; detección de emociones; resolución de ambigüedades; extracción de palabras de opinión y/o aspectos, etc. Este trabajo pretende construir, en primer lugar, una base de datos lo suficientemente representativa, a partir del contenido extraído de las redes sociales, para luego realizar sobre el mismo distintas tareas de minería de textos que permitan analizarlos con el objetivo de construir un procesador automático de emociones. Esta herramienta debe ser capaz de realizar una detección automática de las emociones presentes en un texto, basándose para ello en el análisis previo de las emociones manifestadas por las personas en redes sociales como Facebook, cuando depositan un comentario sobre alguna publicación determinada.
Materia
Ciencias de la Computación e Información
minería de textos
redes sociales
procesador automático de emociones
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
CIC Digital (CICBA)
Institución
Comisión de Investigaciones Científicas de la Provincia de Buenos Aires
OAI Identificador
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Acceder
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