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A Simple Approach to Multilingual Polarity Classication in Twitter
Eric Tellez
MARIO GRAFF GUERRERO
RANYART RODRIGO SUAREZ PONCE DEL LEON
SABINO MIRANDA JIMENEZ
DANIELA MOCTEZUMA GARCIA
OSCAR GERARDO SANCHEZ SIORDIA
Acceso Abierto
Atribución-NoComercial-SinDerivadas
Tecnologías de Información y Comunicación
Análisis de sentimiento
Redes sociales
Twitter
Recientemente, el análisis del sentimiento ha recibido mucha atención debido al interés en las opiniones mineras de los usuarios de las redes sociales. El análisis del sentimiento consiste en determinar la polaridad de un texto dado, es decir, su grado de positividad o negatividad. Tradicionalmente, los algoritmos de análisis de sentimiento se han adaptado a un lenguaje específico dada la complejidad de tener una serie de variaciones léxicas y errores introducidos por las personas que generan contenido. En esta contribución, nuestro objetivo es proporcionar un marco multilingüe simple de implementar y fácil de usar, que pueda servir como base para los concursos de análisis de sentimientos y como punto de partida para construir nuevos sistemas de análisis de sentimientos. Comparamos nuestro enfoque en ocho idiomas diferentes, tres de ellos tienen importantes concursos internacionales, a saber, SemEval (inglés), TASS (español) y SENTIPOLC (italiano). Dentro de las competiciones, nuestro enfoque abarca desde posiciones medias a altas en los rankings; mientras que en los idiomas restantes nuestro enfoque supera el resultado informado.
Pattern Recognition Letters
2016-09
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