Técnicas de análisis de sentimientos aplicadas a la valoración de opiniones en el lenguaje español

Autores
Rosenbrock, Germán; Trossero, Sebastián; Pascal, Andrés
Año de publicación
2021
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
En el presente existen grandes cantidades de datos en formato de texto escritos en el lenguaje natural, disponibles principalmente en sitios web y redes sociales, que crece día a día. El análisis manual de estos volúmenes de información es actualmente impráctico y costoso, por lo cual se hace necesario el uso de técnicas automatizadas para su procesamiento y análisis. La Minería de Opinión o Análisis de Sentimientos estudia la extracción de información a partir de datos subjetivos y es relativamente reciente. En los últimos años se han propuesto varios modelos de procesamiento del lenguaje natural para resolver el problema particular de clasificación de sentimientos. En este trabajo examinamos el rendimiento de varios de estos modelos aplicados a un caso donde los textos están escritos en el lenguaje castellano coloquial, lo que representa un desafío adicional. El caso propuesto es un conjunto de más de 50.000 reseñas de películas, extraídas del sitio www.cinesargentinos.com.ar.
Workshop: WBDMD - Base de Datos y Minería de Datos
Red de Universidades con Carreras en Informática
Materia
Ciencias Informáticas
Minería de opinión
Análisis de sentimientos
Procesamiento del lenguaje natural en español
Data mining
Análisis subjetivo
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/130344
Acceder
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