Tecnologías de la lengua para análisis de opiniones en redes sociales

• Autores: Manuel Vilares Ferro , Elena Sánchez Trigo , Carlos Gómez Rodríguez , Miguel Á. Alonso
• Localización: Procesamiento del lenguaje natural, ISSN 1135-5948, Nº. 59, 2017, págs. 125-128
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Language technologies for opinion analysis in social networks
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• Resumen
  • español

    La reciente popularización de los medios web de comunicación social basados en microtextos, entre los que destaca Twitter, ha permitido globalizar la expresión de opiniones. Aunque los microtextos presentan características léxicas y sintácticas propias respecto al lenguaje estándar, ciertos aspectos básicos del lenguaje han de ser respetados para resultar legibles. En este proyecto proponemos explotar este hecho para obtener una mejora del soporte lingüístico integrado en el tratamiento de microtextos en nuestro ámbito de interés natural, el español y el gallego. Para ello será preciso mejorar el rendimiento de las técnicas actuales de análisis sobre texto estándar, diseñar mecanismos de adaptación a microtextos de aquellos modelos y métodos de análisis que son más efectivos en lenguaje estándar; y realizar una proyección de modelos, métodos y recursos efectivos en otras lenguas.

  • English

    The recent popularization of social media based on microtexts, among which Twitter stands out, has enabled a globalization of the expression of opinions. Although microtexts present some specific lexical and syntactic properties that differ from those of standard text, certain basic aspects of language must be respected so that they are intelligible. In this project, we propose to exploit this fact in order to improve the linguistic support for processing microtexts in our natural sphere of interest: the Spanish and Galician languages. To do so, it will be necessary to improve the performance of current parsing and analysis techniques on standard text, to design mechanisms so that models and methods effective for analyzing standard language can be adapted to microtexts, and to project effective models, methods and resources across languages.

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