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
oai:rid.unrn.edu.ar:20.500.12049/9102
Acceder
id RIDUNRN_811a9c8a132c35f9d5f7fae428cfacbe
oai_identifier_str oai:rid.unrn.edu.ar:20.500.12049/9102
network_acronym_str RIDUNRN
repository_id_str 4369
network_name_str RID-UNRN (UNRN)
spelling Análisis De Sentimientos: Detección de Sarcasmo en Español a Través de Emoticones en TwitterFallaice, CalebBritos, Paola VerónicaPollo Cattaneo, María FlorenciaCiencias de la Computación (General)Análisis de SentimientosEmoticonesIroníaSarcasmoLenguaje FigurativoCiencias de la Computación (General)Fil: Fallaice, Caleb. Grupo de Estudio en Metodologías de Ingeniería de Software (GEMIS) Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Buenos Aires. Buenos Aires; ArgentinaFil: 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; ArgentinaLa 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.2020-11info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdfhttps://atica.web.uah.es/documentos/LibroActasATICA2020.pdfhttp://rid.unrn.edu.ar/handle/20.500.12049/9102spahttps://atica.web.uah.es/Atica2020/index.htmlXI Congreso Internacional sobre Aplicación de Tecnologías de la Información y Comunicaciones Avanzadas (ATICA 2020) y VII Conferencia Internacional sobre Aplicación de Tecnologías de la Información y Comunicaciones para mejorar la Accesibilidad (ATICAcces 2020)info:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/reponame:RID-UNRN (UNRN)instname:Universidad Nacional de Río Negro2025-09-29T14:28:45Zoai:rid.unrn.edu.ar:20.500.12049/9102instacron:UNRNInstitucionalhttps://rid.unrn.edu.ar/jspui/Universidad públicaNo correspondehttps://rid.unrn.edu.ar/oai/snrdrid@unrn.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:43692025-09-29 14:28:45.837RID-UNRN (UNRN) - Universidad Nacional de Río Negrofalse
dc.title.none.fl_str_mv Análisis De Sentimientos: Detección de Sarcasmo en Español a Través de Emoticones en Twitter
title Análisis De Sentimientos: Detección de Sarcasmo en Español a Través de Emoticones en Twitter
spellingShingle Análisis De Sentimientos: Detección de Sarcasmo en Español a Través de Emoticones en Twitter
Fallaice, Caleb
Ciencias de la Computación (General)
Análisis de Sentimientos
Emoticones
Ironía
Sarcasmo
Lenguaje Figurativo
Ciencias de la Computación (General)
title_short Análisis De Sentimientos: Detección de Sarcasmo en Español a Través de Emoticones en Twitter
title_full Análisis De Sentimientos: Detección de Sarcasmo en Español a Través de Emoticones en Twitter
title_fullStr Análisis De Sentimientos: Detección de Sarcasmo en Español a Través de Emoticones en Twitter
title_full_unstemmed Análisis De Sentimientos: Detección de Sarcasmo en Español a Través de Emoticones en Twitter
title_sort Análisis De Sentimientos: Detección de Sarcasmo en Español a Través de Emoticones en Twitter
dc.creator.none.fl_str_mv Fallaice, Caleb
Britos, Paola Verónica
Pollo Cattaneo, María Florencia
author Fallaice, Caleb
author_facet Fallaice, Caleb
Britos, Paola Verónica
Pollo Cattaneo, María Florencia
author_role author
author2 Britos, Paola Verónica
Pollo Cattaneo, María Florencia
author2_role author
author
dc.subject.none.fl_str_mv Ciencias de la Computación (General)
Análisis de Sentimientos
Emoticones
Ironía
Sarcasmo
Lenguaje Figurativo
Ciencias de la Computación (General)
topic Ciencias de la Computación (General)
Análisis de Sentimientos
Emoticones
Ironía
Sarcasmo
Lenguaje Figurativo
Ciencias de la Computación (General)
dc.description.none.fl_txt_mv 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.
description Fil: Fallaice, Caleb. Grupo de Estudio en Metodologías de Ingeniería de Software (GEMIS) Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Buenos Aires. Buenos Aires; Argentina
publishDate 2020
dc.date.none.fl_str_mv 2020-11
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/conferenceObject
info:eu-repo/semantics/acceptedVersion
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
info:ar-repo/semantics/documentoDeConferencia
format conferenceObject
status_str acceptedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv https://atica.web.uah.es/documentos/LibroActasATICA2020.pdf
http://rid.unrn.edu.ar/handle/20.500.12049/9102
url https://atica.web.uah.es/documentos/LibroActasATICA2020.pdf
http://rid.unrn.edu.ar/handle/20.500.12049/9102
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.none.fl_str_mv https://atica.web.uah.es/Atica2020/index.html
XI Congreso Internacional sobre Aplicación de Tecnologías de la Información y Comunicaciones Avanzadas (ATICA 2020) y VII Conferencia Internacional sobre Aplicación de Tecnologías de la Información y Comunicaciones para mejorar la Accesibilidad (ATICAcces 2020)
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:RID-UNRN (UNRN)
instname:Universidad Nacional de Río Negro
reponame_str RID-UNRN (UNRN)
collection RID-UNRN (UNRN)
instname_str Universidad Nacional de Río Negro
repository.name.fl_str_mv RID-UNRN (UNRN) - Universidad Nacional de Río Negro
repository.mail.fl_str_mv rid@unrn.edu.ar
_version_ 1844621598043144192
score 12.559606

Publicaciones similares