Káñina ISSN Impreso: 0378-0473 ISSN electrónico: 2215-2636

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Uso de categoría gramatical en la identificación de sentimiento
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Palabras clave

natural language processing
part o speech
sentiment analysis
procesamiento del lenguaje natural
categoria gramatical
análisis de sentimiento

Cómo citar

Abarca Jiménez, E., Ruiz Ramón, R., & Casasola Murillo, E. (2019). Uso de categoría gramatical en la identificación de sentimiento. Káñina, 43(2), 109–126. https://doi.org/10.15517/rk.v43i2.39419

Resumen

Esta investigación analiza el impacto que tiene el filtrado de n-gramas de palabras, usando su categoría gramatical, sobre la identificación de sentimiento a partir de comentarios de texto provenientes de redes sociales en idioma español. Se investigó el impacto de filtrar n-gramas que contienen adjetivos, adverbios e interjecciones. Se logró determinar que es posible reducir el volumen de datos procesado y, a la vez, lograr una mejora de hasta un 30 % en la precisión al clasificar un corpus anotado de comentarios separando los que expresan sentimiento de los que no.

https://doi.org/10.15517/rk.v43i2.39419
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Citas

Casasola, E. (2015). [casasola] (2015, Noviembre 26) Tecnologías del lenguaje en Costa Rica [Archivo de video]. Recuperado de https://www.youtube.com/watch?v=y66DlvEVomE&feature=youtu.be&t=34m13s

Casasola, E. y Leoni de León, A. (2017). Transferencia de la polaridad semántica de frases idiomáticas a comentarios de opinión. Revista Káñina, 40(3), 65-76.

Hatzivassiloglou, V. y Wiebe, J. M. (2000, Julio). Effects of adjective orientation and gradability on sentence subjectivity. En Proceedings of the 18th conference on Computational linguistics. New Buswick, NJ. Association for Computational Linguistics. I, 299-305. Recuperado de http://www.aclweb.org/anthology/C00-1044

Liu, B. (2012). Sentiment Analysis and Opinion Mining. San Rafael, California: Morgan & Claypool Publishers.

Martínez-Cámara, E., García-Cumbreras, M., Villena-Román, J. y García-Morera, J. (2016). TASS 2015 - The Evolution of the Spanish Opinion Mining Systems. Procesamiento del Lenguaje Natural, LVI, 33-40. Recuperado de http://journal.sepln.org/sepln/ojs/ojs/index.php/pln/issue/view/218

Padró, L. y Stanilovsky, E. (2011). Analizadores Multilingües. FreeLing. Linguamática, III(2), 13-20.

Phan, Dang-Hung y Cao, Tuan-Dung. (2014). Applying skip-gram word estimation and SVM-based classification for opinion mining Vietnamese food places text reviews. En Proceedings of the Fifth Symposium on Information and Communication Technology (pp. 232-239). Recuperado de http://dl.acm.org/citation.cfm?doid=2676585.2676606

Rish, I. (2001). An empirical study of the naive Bayes classifier. Recuperado de http://www.research.ibm.com/people/r/rish/papers/RC22230.pdf

Wiebe, J., Wilson, T., Bruce, R., Bell, M. y Martin, M. (2006). Learning subjective language. Learning, 30(3), 277-308. Recuperado de http://www.mitpressjournals.org/doi/pdf/10.1162/0891201041850885

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