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Clasificación de polaridad en textos con opiniones en español mediante análisis sintáctico de dependencias

  • Autores: David Vilares Calvo Árbol académico, Miguel Á. Alonso Árbol académico, Carlos Gómez Rodríguez Árbol académico
  • Localización: Procesamiento del lenguaje natural, ISSN 1135-5948, Nº. 50, 2013, págs. 13-20
  • Idioma: español
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  • Resumen
    • español

      En este artículo se describe un sistema de minería de opiniones queclasifica la polaridad de textos en español. Se propone una aproximación o basada en pln que conlleva realizar una segmentación, o tokenización o y etiquetación o de los textos para a continuación o obtener la estructura sintáctica a de las oraciones mediantealgoritmos de análisis de dependencias. La estructura sintáctica a se emplea entoncespara tratar tres de las construcciones lingüísticas ´ más a significativas en el ámbito que nos ocupa: la intensificación, o las oraciones subordinadas adversativas y la negación. Los resultados experimentales muestran una mejora del rendimiento con respectoa los sistemas puramente léxicos y refuerzan la idea de que el análisis a sintáctico a esnecesario para lograr un análisis a del sentimiento robusto y fiable.

    • English

      This article describes an opinion mining system that classifies the polarity of Spanish texts. We propose a NLP-based approach which performs segmentation, tokenization and POS tagging of texts to then obtain the syntactic structure of sentences by means of a dependency parser. The syntactic structure is then used to address three of the most significant linguistic constructions in the area in question: intensification, adversative subordinate clauses and negation. Experimental results show an improvement in performance with respect to purely lexical approaches and reinforce the idea that parsing is required to achieve a robust and reliable sentiment analysis system.

  • Referencias bibliográficas
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