Argentina
En los últimos años se ha generado un crecimiento en el análisis de las redes sociales para tener una idea de lo que la gente piensa sobre los temas de interés actuales, sin embargo, los sistemas de minería de texto originalmente diseñados para tipos de textos más regulares, como los artículos de noticias, pueden necesitar adaptarse para tratar publicaciones de redes sociales como Facebook, tweets, etc. En este artículo, se presenta una reflexión sobre temas relacionados con la minería de opinión de las redes sociales y los desafíos que imponen en un sistema de procesamiento de lenguaje natural (PNL).
DOI: http://dx.doi.org/10.21017/rimci.2020.v7.n13.a80
In recent years, there has been a growth in the analysis of social networks to get an idea of what people think about current topics of interest, however, text mining systems originally designed for more regular types of texts Like news articles, they may need to be adapted to deal with social media posts like Facebook, tweets, etc. In this article, a reflection is presented on issues related to mining opinion from social networks and the challenges they impose on a natural language processing system (NLP).
DOI: http://dx.doi.org/10.21017/rimci.2020.v7.n13.a80
© 2008-2025 Fundación Dialnet · Todos los derechos reservados