Generación adaptativa de consultas para la recuperación temática de tweets

• Autores: Juan Manuel Cotelo, Fermín Cruz Mata , José Antonio Troyano Jiménez
• Localización: Procesamiento del lenguaje natural, ISSN 1135-5948, Nº. 48, 2012, págs. 57-64
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Adaptive query generation for topic-based tweet retrieval
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• Resumen
  • español

    Twitter se ha convertido en un recurso con gran potencial a la hora de analizar los estados de opinión acerca de temas de actualidad. En el presente trabajo mostramos la metodología utilizada para la obtención de un corpus de mensajes de Twitter relacionados con las elecciones generales españolas del 20 de noviembre de 2011. Dado que el acceso a los mensajes en Twitter se realiza mediante consultas, hemos estudiado diversas estrategias de construcción de dichas consultas, tratando de maximizar la cobertura obtenida. Tras experimentar con diversos acercamientos, se propone un método basado en grafos que permite la captura de tweets relacionados con una temática determinada, adaptando dinámicamente las consultas utilizadas para incorporar automáticamente los temas relacionados que eventualmente vayan surgiendo. El recurso obtenido, de gran utilidad, entre otros, en trabajos de análisis del sentimiento, está públicamente disponible para su utilización.

  • English

    witter has become a resource of great potential for analyzing opinion about hot topics. In this paper we show the methodology used for obtaning a corpus of Twitter messages related to the Spanish general elections of November 20, 2011. Given that access to Twitter messages is done through querying, we have studied various strategies for building such queries, trying to maximize the coverage. After experimenting with several approaches, we propose a graph-based method that allows retrieval of tweets related to a specific topic, dynamically adapting the queries to automatically include related topics that eventually arise. The obtained resource, very useful for, among others, sentiment analysis tasks, is publicy available for use.

• Referencias bibliográficas
  • Agarwal, Apoorv, Boyi Xie, Ilia Vovsha, Owen Rambow, y Rebecca Passonneau. 2011. Sentiment analysis of twitter data. En Proceedings of the...
  • Congosto, M. Luz, Montse Fernández, y Esteban Moro Egido. 2011. Twitter y política: Información, opinión y ¿predicción? Cuadernos de Comunicación...
  • Davidov, Dmitry, Oren Tsur, y Ari Rappoport. 2010a. Enhanced sentiment learning using twitter hashtags and smileys. En Proceedings of the...
  • Davidov, Dmitry, Oren Tsur, y Ari Rappoport. 2010b. Semi-supervised recognition of sarcastic sentences in twitter and amazon. En Proceedings...
  • Go, Alec, Richa Bhayani, y Lei Huang. 2009. Twitter sentiment classification using distant supervision. En Processing.
  • Golbeck, Jennifer y Derek Hansen. 2011. Computing political preference among twitter followers. En Proceedings of the 2011 annual conference...
  • Hong, Sounman y Daniel Nadler. 2011. Does the early bird move the polls?: the use of the social media tool 'twitter' by u.s. politicians...
  • Jiang, Long, Mo Yu, Ming Zhou, Xiaohua Liu, y Tiejun Zhao. 2011. Target-dependent twitter sentiment classification. En Proceedings of the...
  • Kim, E, S Gilbert, M J Edwards, y E Graeff. 2009. Detecting sadness in 140 characters: Sentiment analysis of mourning michael jackson on twitter.
  • Pak, Alexander y Patrick Paroubek. 2010. Twitter as a corpus for sentiment analysis and opinion mining. En Proceedings of the Seventh International...
  • Pennacchiotti, Marco y Ana M. Popescu. 2011. Democrats, republicans and starbucks afficionados: user classification in twitter. En Proceedings...
  • Silva, Ismael Santana, Janaína Gomide, Adriano Veloso, Wagner Meira, Jr., y Renato Ferreira. 2011. Effective entiment stream analysis with...
  • Tan, Chenhao, Lillian Lee, Jie Tang, Long Jiang, Ming Zhou, y Ping Li. 2011. User-level sentiment analysis incorporating social networks....
  • Tumasjan, Andranik, Timm O Sprenger, Philipp G Sandner, y Isabell M Welpe. 2010. Predicting elections with twitter: What 140 characters reveal...