Clasificación de sentimientos en opiniones de una red social basada en dimensiones emocionales

Autores
Amor, Matías N.; Monge, Agustina; Talamé, María Agustina; Cardoso, Alejandra C.
Año de publicación
2020
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
En el tratamiento de las opiniones textuales, muchos trabajos de investigación se han centrado en el reconocimiento de la polaridad de los textos. Son escasas las investigaciones que profundizaron en la detección de uno o más sentimientos en textos de opinión. Determinar el sentimiento de un usuario, expresado en un mensaje textual, puede entenderse como clasificar o categorizar el mensaje según las características del mismo. Una forma de categorizar textos es con el uso de diccionarios léxicos, en los cuales las palabras están asociadas a una puntuación. En este artículo se describe un método para clasificar textos breves u opiniones de la red social Twitter, según el sentimiento que expresan. Se utilizó un diccionario de palabras con tres valoraciones asociadas a las dimensiones emocionales: valencia, activación y dominancia. Los textos se clasificaron en cuatro sentimientos: ira, asco, tristeza y felicidad.
Fil: Amor, Matías N. Universidad Católica de Salta; Argentina
Fil: Monge, Agustina. Universidad Católica de Salta; Argentina
Fil: Talamé, María Lorena. Universidad Católica de Salta; Argentina
Fil: Cardoso, Alejandra C. Universidad Católica de Salta; Argentina
Fuente
ISSN 2525-1333
Revista Digital del Departamento de Ingeniería. 2020; 5(1) : 1-13
Materia
REDES SOCIALES
TELECOMUNICACIONES
ANALISIS DE DATOS
MODELADO DE DATOS
005.72
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
https://creativecommons.org/licenses/by-nc/2.5/ar/
Repositorio
Repositorio Digital UNLaM
Institución
Universidad Nacional de La Matanza
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