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

Autores
Rosenbrock, Germán; Trossero, Sebastián; Goette, Pablo; Llorente, María Emilia; Pascal, Andrés; Cían, Damián
Año de publicación
2019
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
Actualmente existe una gran cantidad de datos textuales disponibles, principalmente en Internet, que crece día a día. El texto es el tipo de dato más utilizado en la web, ya que es fácil de publicar y generar. Lo complejo es obtener información a partir de los mismos en forma automática, y manualmente es sumamente costoso. La información textual puede dividirse en dos tipos principales: hechos y opiniones. Mientras que los hechos son objetivos, las opiniones representan los sentimientos de cada autor. La Minería de Opinión o Análisis de Sentimientos estudia la extracción de información a partir de datos subjetivos y es relativamente reciente. Desde hace ya varios años existen sitios web donde los usuarios pueden expresar sus opiniones respecto a diversos temas, por ejemplo, nuevos productos o servicios, imagen empresarial, propuestas de leyes, etc. Este proyecto propone analizar distintas técnicas de Análisis de Sentimiento aplicadas a opiniones expresadas en el lenguaje Español, evaluar sus resultados para distintos casos reales, y realizar mejoras a las mismas.
Eje: Bases de Datos y Minería de Datos.
Red de Universidades con Carreras en Informática
Materia
Ciencias Informáticas
minería de opinión
análisis de sentimientos
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:10915/77029
Acceder
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spelling Técnicas de análisis de sentimientos aplicadas a la extracción de opiniones en el lenguaje españolRosenbrock, GermánTrossero, SebastiánGoette, PabloLlorente, María EmiliaPascal, AndrésCían, DamiánCiencias Informáticasminería de opiniónanálisis de sentimientosActualmente existe una gran cantidad de datos textuales disponibles, principalmente en Internet, que crece día a día. El texto es el tipo de dato más utilizado en la web, ya que es fácil de publicar y generar. Lo complejo es obtener información a partir de los mismos en forma automática, y manualmente es sumamente costoso. La información textual puede dividirse en dos tipos principales: hechos y opiniones. Mientras que los hechos son objetivos, las opiniones representan los sentimientos de cada autor. La Minería de Opinión o Análisis de Sentimientos estudia la extracción de información a partir de datos subjetivos y es relativamente reciente. Desde hace ya varios años existen sitios web donde los usuarios pueden expresar sus opiniones respecto a diversos temas, por ejemplo, nuevos productos o servicios, imagen empresarial, propuestas de leyes, etc. Este proyecto propone analizar distintas técnicas de Análisis de Sentimiento aplicadas a opiniones expresadas en el lenguaje Español, evaluar sus resultados para distintos casos reales, y realizar mejoras a las mismas.Eje: Bases de Datos y Minería de Datos.Red de Universidades con Carreras en Informática2019-04info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionObjeto de conferenciahttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdfhttp://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/77029spainfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/978-987-3984-85-3info:eu-repo/semantics/reference/hdl/10915/76941info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-09-03T10:45:45Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/77029Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-09-03 10:45:45.445SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse
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