Identificación automática del contenido afectivo de un texto y su papel en la presentación de información

• Autores: Virginia Francisco Gilmartín
• Directores de la Tesis: Pablo Gervás Gómez-Navarro (dir. tes.)
• Lectura: En la Universidad Complutense de Madrid ( España ) en 2008
• Idioma: español
• Tribunal Calificador de la Tesis: Luis Hernández Yáñez (presid.) , Alberto Díaz Esteban (secret.) , Lourdes Araujo (voc.) , David Casacuberta Sevilla (voc.) , María Dolores Castillo Sobrino (voc.)
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: Docta Complutense
• Resumen

  • A medida que la generación automática de textos y de diálogos va avanzando, y que las aplicaciones que reconocen lo que las personas tratan de decir a una máquina son cada vez más sofisticadas, comienza a ser importante investigar propiedades más int eresantes de la generación de textos y diálogos, Una de estas nuevas áreas de investigación es la generación y el reconocimiento de emociones.

    La marcación de textos con emoción es fundamental para cualquier intento de hacer que la relación hombre-m áquina responda de alguna manera a la naturaleza afectiva presente en cualquier relación humana. En concreto, la aparición de emociones en los textos es muy importante a la hora de generar voz sintetizada con distintos estados emocionales, pero tambi én se puede aplicar en muchos otros contextos como las presentaciones multimodales donde los colores, la tipográfica o la música se pueden emplear para transmitir emociones.

    La marcación de textos con contenido emocional no es una tarea fácil ya que la asignación de emociones es una tarea subjetiva, e incluso a los humanos nos resulta difícil poner etiquetas emocionales a un texto. Será, por lo tanto, muy importante en este trabajo realizar un estudio de la marcación realizada por humanos para poder acotar esta subjetividad y conseguir un método adecuado de marcación de texto con contenido emocional.

    Actualmente se esta trabajando mucho en la asignación de etiquetas a los textos que indiquen si lo que expresan es positivo, negativo o neut ro y también hay mucho trabajo en el campo de la subjetividad de los textos, pero existe muy poco trabajo en el ámbito de la marcación de textos con emociones, y el trabajo que existe se limita a marcar unas pocas emociones básicas dejando a un lado el resto de emociones que son importantes para la comunicación hombre-máquina. Además muchos de los sistemas que existen no tienen en cuenta el papel de la negación en la marcación de emociones o como influyen las oraciones subordinadas en la emoción final. Los sistemas existentes tratan las emociones como unidades aisladas que no tienen relaciones entre sí y por lo tanto no se pueden combinar, unir o comparar.

    Nuestra metodología trata de marcar textos con emociones, y no solo con un conjunto reducido de ellas, sino con un amplio conjunto en el que se engloban emociones básicas junto con emociones más especificas. Además nuestro método trata de ir más allá, empleando varios métodos de representación de emociones para obtener un marcado má