ML-SentiCon: un lexicón multilingüe de polaridades semánticas a nivel de lemas

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Título: ML-SentiCon: un lexicón multilingüe de polaridades semánticas a nivel de lemas
Título alternativo: ML-SentiCon: a multilingual, lemma-level sentiment lexicon
Autor/es: Cruz Mata, Fermín | Troyano Jiménez, José Antonio | Pontes Balanza, Beatriz | Ortega Rodríguez, Francisco Javier
Palabras clave: Análisis del sentimiento | Recursos léxicos | Recursos multilingüe | Sentiment analysis | Lexical resources | Multilingual resources
Área/s de conocimiento: Lenguajes y Sistemas Informáticos
Fecha de publicación: sep-2014
Editor: Sociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Natural
Cita bibliográfica: Procesamiento del Lenguaje Natural. 2014, 53: 113-120
Resumen: En este trabajo presentamos un conjunto de lexicones de polaridades semánticas a nivel de lemas para inglés, español, catalán, gallego y euskera. Estos lexicones están estructurados en capas, lo que permite seleccionar distintos compromisos entre la cantidad de estimaciones de positividad y negatividad y la precisión de dichas estimaciones. Los lexicones se han generado automáticamente a partir de una mejora del método utilizado para generar SentiWordNet, un recurso ampliamente utilizado que recoge estimaciones de positividad y negatividad a nivel de synsets. Nuestras evaluaciones sobre los lexicones para inglés y español muestran altos niveles de precisión en todas las capas. El recurso que contiene todos los lexicones obtenidos, llamado ML-SentiCon, está disponible de forma pública para su uso. | In this work, we present a set of lemma-level sentiment lexicons for English, Spanish, Catalan, Basque and Galician. These lexicons are layered, allowing to trade off between the amount of available words and the accuracy of the estimations. The lexicons have been automatically generated from an improved version of SentiWordNet, a very popular resource which contains estimations of the positivity and negativity of synsets. Our evaluations on the English and Spanish lexicons show high accuracies in all cases. The resource containing all the lexicons, ML-SentiCon, is publicly available.
Patrocinador/es: Este trabajo ha sido financiado a través de los proyectos ATTOS (TIN2012-38536-C03-02) y DOCUS (TIN2011-14726-E) concedidos por el Ministerio de Ciencia e Innovación del Gobierno de España, y del proyecto AORESCU (P11-TIC-7684 MO) concedido por la Consejería de Innovación, Ciencia y Empresas de la Junta de Andalucía.
URI: http://hdl.handle.net/10045/40031
ISSN: 1135-5948
Idioma: spa
Tipo: info:eu-repo/semantics/article
Revisión científica: si
Versión del editor: http://journal.sepln.org/sepln/ojs/ojs/index.php/pln
Aparece en las colecciones:Procesamiento del Lenguaje Natural - Nº 53 (2014)

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