Análisis de sentimientos basado en aspectos: un modelo para identificar la polaridad de críticas de usuarios

Date
2016-03
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“Actualmente, con el crecimiento de los usuarios de internet también ha aumentado la cantidad de datos generados en la red. Por lo que se hace importante desarrollar modelos que permitan obtener información a partir de dichos datos. Esta tesis pretende detectar la polaridad de enunciados, párrafos o fragmentos de texto, con respecto a las entidades mencionadas (ej. Laptops, batería, pantalla) y sus atributos (ej. precio, diseño, calidad). El objetivo es identificar los aspectos de las entidades y el sentimiento expresado por cada aspecto para así generar una lista con la polaridad total de todos estos. Se plantea la creación de un modelo para la identificación de características léxicas sintácticas para la detección de aspectos y la clasificación del sentimiento expresado en las reseñas en tres categorías: positivo, negativo y neutro. Se analizaron características como el etiquetado gramatical de las palabras, la similitud semántica entre palabras, la co-ocurrencia de palabras en un conjunto de documentos y la identificación de patrones para la identificación de aspectos. Esta problemática forma parte de un conjunto de tareas propuestas por el SemEval 2016. Son un conjunto de tareas en el área del análisis semántico y procesamiento del lenguaje natural para las cuales no hay una solución total. Por lo cual, cada equipo participante presenta su propuesta para obtener los mejores resultados”.
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