Análisis De Sentimientos: Detección de Sarcasmo en Español a Través de Emoticones en Twitter

Autores
Fallaice, Caleb; Britos, Paola Verónica; Pollo Cattaneo, María Florencia
Año de publicación
2020
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión aceptada
Descripción
Fil: Fallaice, Caleb. Grupo de Estudio en Metodologías de Ingeniería de Software (GEMIS) Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Buenos Aires. Buenos Aires; Argentina
Fil: Britos, Paola Verónica. Universidad Nacional de Río Negro. Laboratorio de Informática Aplicada. Río Negro; Argentina.
Fil: Britos, Paola Verónica. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Buenos Aires. Buenos Aires; Argentina.
Fil: Pollo Cattaneo, María Florencia. Grupo de Estudio en Metodologías de Ingeniería de Software (GEMIS) Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Buenos Aires. Buenos Aires; Argentina
La información producida por personas, el tipo de contenido expresado en textos, se pueden categorizar en dos grandes grupos: hechos y opiniones. Los hechos son definidos como expresiones objetivas sobre entidades, eventos y sus propiedades, mientras que las opiniones tratan sobre la subjetividad en forma de sentimientos, sensaciones y juicios de valor. Los últimos años han sido testigos de un rápido crecimiento de las plataformas de medios sociales, como Twitter, donde millones de personas comparten sus pensamientos y opiniones sobre varios temas, con el crecimiento explosivo del contenido generado por los usuarios en la Web en los últimos años, el mundo se ha transformado. En este trabajo se presenta una revisión del estado del arte sobre el análisis de sentimientos para la detección de lenguaje figurativo y como los emoticones pueden afectar el análisis de la polaridad de un conjunto de datos extraídos de Twitter.
Materia
Ciencias de la Computación (General)
Análisis de Sentimientos
Emoticones
Ironía
Sarcasmo
Lenguaje Figurativo
Ciencias de la Computación (General)
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
RID-UNRN (UNRN)
Institución
Universidad Nacional de Río Negro
OAI Identificador
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La información producida por personas, el tipo de contenido expresado en textos, se pueden categorizar en dos grandes grupos: hechos y opiniones. Los hechos son definidos como expresiones objetivas sobre entidades, eventos y sus propiedades, mientras que las opiniones tratan sobre la subjetividad en forma de sentimientos, sensaciones y juicios de valor. Los últimos años han sido testigos de un rápido crecimiento de las plataformas de medios sociales, como Twitter, donde millones de personas comparten sus pensamientos y opiniones sobre varios temas, con el crecimiento explosivo del contenido generado por los usuarios en la Web en los últimos años, el mundo se ha transformado. En este trabajo se presenta una revisión del estado del arte sobre el análisis de sentimientos para la detección de lenguaje figurativo y como los emoticones pueden afectar el análisis de la polaridad de un conjunto de datos extraídos de Twitter.
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