Uso de categoría gramatical en la identificación de sentimiento

Esta investigación analiza el impacto que tiene el filtrado de n-gramas de palabras, usando su categoría gramatical, sobre la identificación de sentimiento a partir de comentarios de texto provenientes de redes sociales en idioma español. Se investigó el impacto de filtrar n-gramas que contienen adj...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales: Abarca Jiménez, Emmanuel, Ruiz Ramón, Rocío, Casasola Murillo, Edgar
Formato: Online
Idioma:spa
Publicado: Universidad de Costa Rica. Campus Rodrigo Facio. Sitio web: https://www.ucr.ac.cr/ Teléfono: (506) 2511-4000. Correo de soporte: revistas@ucr.ac.cr 2019
Acceso en línea:https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/kanina/article/view/39419
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spelling KANINA394192022-05-31T02:50:55Z Use of Gramatical Category for Sentiment Identification Uso de categoría gramatical en la identificación de sentimiento Abarca Jiménez, Emmanuel Ruiz Ramón, Rocío Casasola Murillo, Edgar natural language processing part o speech sentiment analysis procesamiento del lenguaje natural categoria gramatical análisis de sentimiento This research analyzes the impact of the filtering of word n-grams, using their grammatical category, on the identification of sentiment based on text comments from social networks in Spanish. The impact of filtering n-grams containing adjectives, adverbs and interjections was investigated. It was determined that it is possible to reduce the volume of processed data and at the same time achieve an improvement of up to 30 % in the accuracy when classifying an annotated corpus of test comments separating those that contain sentiment from those that do not. Esta investigación analiza el impacto que tiene el filtrado de n-gramas de palabras, usando su categoría gramatical, sobre la identificación de sentimiento a partir de comentarios de texto provenientes de redes sociales en idioma español. Se investigó el impacto de filtrar n-gramas que contienen adjetivos, adverbios e interjecciones. Se logró determinar que es posible reducir el volumen de datos procesado y, a la vez, lograr una mejora de hasta un 30 % en la precisión al clasificar un corpus anotado de comentarios separando los que expresan sentimiento de los que no. Universidad de Costa Rica. Campus Rodrigo Facio. Sitio web: https://www.ucr.ac.cr/ Teléfono: (506) 2511-4000. Correo de soporte: revistas@ucr.ac.cr 2019-10-24 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion Article Article application/pdf https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/kanina/article/view/39419 10.15517/rk.v43i2.39419 Káñina; Vol. 43 No. 2 (2019): Káñina (May-August); 109-126 Káñina; Vol. 43 Núm. 2 (2019): Káñina (Mayo-Agosto); 109-126 Káñina; Vol. 43 N.º 2 (2019): Káñina (Mayo-Agosto); 109-126 2215-2636 0378-0473 spa https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/kanina/article/view/39419/40057 Derechos de autor 2019 Emmanuel Abarca Jiménez, Rocío Ruiz Ramón, Edgar Casasola Murillo
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