Una aproximación supervisada para la minería de opiniones sobre tuits en español en base a conocimiento lingüístico

• Autores: David Vilares Calvo , Miguel Á. Alonso , Carlos Gómez Rodríguez
• Localización: Procesamiento del lenguaje natural, ISSN 1135-5948, Nº. 51, 2013, págs. 127-134
• Idioma: español
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• Resumen
  • español

    En este artculo se describe un sistema para la clasi cacion de la polaridad de tuits escritos en espa~nol. Se adopta una aproximacion hbrida, que combina conocimiento lingustico obtenido mediante pln con tecnicas de aprendizaje autom atico. Como paso previo, se realiza una primera etapa de preprocesado para tratar ciertas caractersticas del uso del lenguaje en Twitter. A continuacion se extrae informacion morfologica, sintactica y semantica, para utilizarla posteriormente como entrada a un clasi cador supervisado. La evaluacion de la propuesta se lleva a cabo sobre el corpus tass 2012, anotado para realizar tareas de clasi cacion con cuatro y seis categoras. Los resultados experimentales muestran un buen rendimiento para ambos casos, lo que valida la utilidad practica de la propuesta

  • English

    This article describes a system that classi es the polarity of Spanish tweets. We adopt a hybrid approach, which combines linguistic knowledge acquired by means of nlp with machine learning techniques. We carry out a preprocessing of the tweets as an initial step to address some characteristics of the language used in Twitter. Then, we apply part-of-speech tagging, dependency parsing and extraction of semantic knowledge, and we employ all that information as features for a supervised classi er. We have evaluated our proposal with the tass 2012 corpus, which is annotated to undertake classi cation tasks with four and six categories.

    Experimental results are good in both cases and con rm the practical utility of the approach.

• Referencias bibliográficas
  • Agarwal, A., B. Xie, I. Vovsha, O. Rambow, y R. Passonneau. 2011. Sentiment analysis of Twitter data. En Proceedings of the Workshop on Languages...
  • Bakliwal, A., P. Arora, S. Madhappan, N. Kapre, M. Singh, y V. Varma. 2012. Mining sentiments from tweets. En Pro- ceedings of the 3rd Workshop...
  • Batista, F. y R. Ribeiro. 2013. The L2F Strategy for Sentiment Analysis and Topic Classification. Procesamiento de Lenguaje Natural, 50:77-84.
  • Brooke, J., M. Tofiloski, y M. Taboada. 2009. Cross-Linguistic Sentiment Analysis: From English to Spanish. En Pro- ceedings of the International...
  • Brown, P. y S Levinson. 1987. Politeness, Some universals in language use. Cambridge, Cambridge University Press.
  • Castellano González, A., J. Cigarrán Recuero, y A. García Serrano. 2012. Using IR techniques for topic-based sentiment analysis through divergence...
  • Fernández Anta, A., P. Morere, L. Núñez Chiroque, y A. Santos. 2012. Techniques for Sentiment Analysis and Topic Detection of Spanish Tweets:...
  • Hall, M., E. Frank, G. Holmes, B. Pfahringer, P. Reutemann, y I.H. Witten. 2009. The WEKA data mining software: an update. SIGKDD Explor....
  • Martín-Wanton, T. y J. Carrillo de Albornoz. 2012. Sistema para la Clasificación de la Polaridad y Seguimiento de Temas. En TASS 2012 Working...
  • Martínez Cámara, E., M. T. Martín Valdivia, M. A. García Cumbreras, y L. A. Ureña López. 2012. SINAI at TASS 2012. Procesamiento de Lenguaje...
  • Moreno-Ortiz, A. y C. Pérez-Hernández. 2012. Lexicon-Based Sentiment Analysis of Twitter Messages in Spanish. En TASS 2012 Working Notes,...
  • Nivre, Joakim, Johan Hall, Jens Nilsson, Atanas Chanev, Gülsen Eryigit, Sandra Kübler, Svetoslav Marinov, y Erwin Marsi. 2007. Maltparser:...
  • Oliva, J., J. I. Serrano, M. D. Del Castillo, y A. Igesias. 2013. A SMS normalization system integrating multiple grammatical resources. Natural...
  • Pak, A. y P. Paroubek. 2010. Twitter as a corpus for sentiment analysis and opinion mining. En Proceedings of the Se- venth conference on...
  • Pang, B., L. Lee, y S. Vaithyanathan. 2002. Thumbs up? sentiment classification using machine learning techniques. En Proceedings of EMNLP,...
  • Platt, J. C. 1999. Advances in kernel methods. MIT Press, Cambridge, MA, USA, capítulo Fast training of support vector machines using sequential...
  • Saralegi Urizar, X. y I. San Vicente Roncal. 2012. Detecting Sentiments in Spanish Tweets. En TASS 2012 Working Notes, Castellón, Spain.
  • Spencer, J. y G. Uchyigit. 2012. Sentimentor: Sentiment Analysis on Twitter Data. En The 1st International Workshop on Sentiment Discovery...
  • Taboada, M., J. Brooke, M. Tofiloski, K. Voll, y M. Stede. 2011. Lexicon-based methods for sentiment analysis. Computational Linguistics,...
  • Thelwall, M., K. Buckley, y G. Paltoglou. 2011. Sentiment in Twitter events. J. Am. Soc. Inf. Sci. Technol., 62(2):406-418.
  • Thelwall, M., K. Buckley, y G. Paltoglou. 2012. Sentiment strength detection for the social web. J. Am. Soc. Inf. Sci. Technol., 63(1):163-173.
  • Thelwall, M., K. Buckley, G. Paltoglou, D. Cai, y A. Kappas. 2010. Sentiment in short strength detection informal text. J. Am. Soc. Inf. Sci....
  • Trilla, A. y F. Alías. 2012. Sentiment Analysis of Twitter messages based on Multinomial Naive Bayes. En TASS 2012 Working Notes, Castellón,...
  • Turney, P. D. 2002. Thumbs up or thumbs down?: semantic orientation applied to unsupervised classification of reviews. En Proceedings of the...
  • Vilares, D., M. A. Alonso, y C. Gómez-Rodríguez. 2013. Clasificación de polaridad en textos con opiniones en español mediante análisis sintáctico...
  • Villena-Román, J., S. Lana-Serrano, J. C. González Cristóbal, y E. Martínez-Cámara. 2013. TASS - Worshop on Sentiment Analysis at SEPLN. Procesamiento...
  • Zhang, Lei, Riddhiman Ghosh, Mohamed Dekhil, Meichun Hsu, y Bing Liu. 2011. Combining lexicon-based and learningbased methods for Twitter...