Técnicas de clasificación de opiniones aplicadas a un corpus en español

• Autores: Eugenio Martínez Cámara , María Teresa Martín Valdivia , José Manuel Perea Ortega , Luis Alfonso Ureña López
• Localización: Procesamiento del lenguaje natural, ISSN 1135-5948, Nº. 47, 2011, págs. 163-170
• Idioma: español
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• Resumen
  • español

    El análisis de sentimientos es una nueva tarea que combina técnicas de minería de texto y Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN). Aunque existen ya varios trabajos relacionados con la temática, la mayoría de ellos únicamente usan textos en inglés. Sin embargo, el número de páginas webs, blogs u opiniones vertidas en Internet que usan cualquier idioma, no sólo el inglés, crece exponencialmente. De hecho, otros idiomas como el español incrementan su presencia en la red día a día. Es por ello que en este trabajo se presenta un estudio experimental sobre un corpus de opiniones sobre películas escrito en español. Nuestro objetivo principal consiste en comprobar cómo se comportan varios clasificadores entrenados para determinar la polaridad de las opiniones en dicho corpus. Para ello hemos usado dos clasificadores (SVM y Naïve Bayes) variando además distintos parámetros como el esquema de pesado o la utilización o no de stopper y stemmer. Los experimentos realizados muestran que SVM se comporta mejor que Naïve Bayes y que el uso de stopper y stemmer también mejora los resultados.

  • English

    Sentiment analysis is a new challenging task related to Text Mining and Natural Language Processing (NLP). Although there are some current works, most of them only focus on English texts. However, web pages, blogs and opinions on the Internet are increasing every day in any language and not only in English. Other language like Spanish is increasingly present so we have carried out an experimental study with a Spanish films reviews corpus. Our main goal is to check the results obtained using several classifiers trained in order to determinate the opinion polarity. We have tested two classification algorithms (SVM, Naïve Bayes) and several weighting schemes and different linguistic preprocessing (stopper and stemmer). The accomplished experiments show that SVM works better than Naïve Bayes. In addition, the stopper and stemmer also obtain a slight improvement.

• Referencias bibliográficas
  • Agić, Z., N. Ljubešić, M. Tadić. 2010. Towards Sentiment Analysis of Financial Texts in Croatian. In Proceedings of Language Resources and...
  • Ahmad, Cheng y Almas. 2006. Multi-lingual sentiment analysis of financial news streams. Proceedings of Science, GRID2006.
  • Boldrini, E., A. Balahur, A., P. Martínez-Barco, and A. Montoyo. 2009. Emotiblog: an annotation scheme for emotion detection and analysis...
  • Chang, C.C. y C.J. Lin, 2001. LIBSVM: a Library for Support Vector Machines. Software disponible en http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm.
  • Cruz, F.L., J.A. Troyano, F. Enríquez, y J. Ortega. 2008. Clasificación de documentos basada en la opinión: experimentos con un corpus de...
  • Del-Hoyo, R., I. Hupont, F.J. Lacueva, D. Abadía. 2009. Hybrid Text Affect Sensing System for Emotional Language Analysis. Proceedings of...
  • Denecke, K. 2008. Using SentiWordNet for multilingual sentiment analysis. In ICDE Workshops, pp 507–512. IEEE Computer Society.
  • Esuli, A. and F. Sebastiani. 2006. SentiWordNet: A Publicly Available Lexical Resource for Opinion Mining. In Proceedings of Language Resources...
  • Genkin, A., D.D. Lewis, D. Madigan. 2004. Large-Scale Bayesian Logistic Regression for Text Categorization. Technometrics, Vol. 49, No. 3
  • Ghorbel, H. y D. Jacot. 2010. Sentiment analysis of French movie reviews. Proceedings of the 4th international Workshop on Distributed Agent-based...
  • Mitchell, T. 1997. Machine Learning. Ed. McGraw-Hill.
  • Ortiz, Antonio Jesús, M.T: Martín, L.A. Ureaña, M.A. García. 2005. Detección automática de Spam utilizando Regresión Logística Bayesiana....
  • Pang, B. and L. Lee, 2008. Opinion mining and sentiment analysis. Found. Trends Inf. Retr., 2(1-2):1–135.
  • Sebastiani, F. 2002. Machine learning in automated text categorization. ACM Comput. Surv. , 34(1):1-47.
  • Stone, P. 1966. The General Inquirer: A Computer Approach to Content Analysis. The MIT Press.
  • Vapnik, V. 2008. Statistical Learning Theory. Wiley, Chichester, GB.
  • Whissell, C.M. 1989. The Dictionary of Affect in Language. Emotion: Theory, Research and Experience. Vol 4, The Measuerement of Emotions....
  • Zhang, C., D. Zeng, J. Li, F.Y. Wang, and W. Zuo, 2009. Sentiment analysis of chinese documents: From sentence to document level. JASIST,...