Análisis lingüístico de expresiones negativas en tweets en español

  1. Esther Villar Rodríguez 1
  2. Ana García Serrano 2
  3. Marta González Rodríguez 1
  1. 1 Tecnalia
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    Tecnalia

    Derio, España

  2. 2 Universidad Nacional de Educación a Distancia
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    Universidad Nacional de Educación a Distancia

    Madrid, España

    ROR https://ror.org/02msb5n36

Libro:
XXIX Congreso de la Sociedad Española de Procesamiento de Lenguaje Natural: SEPLN 2013
  1. Alberto Díaz Esteban (coord.)
  2. Iñaki Alegria Loinaz (coord.)
  3. Julio Villena Román (coord.)

Editorial: Sociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Natural

ISBN: 978-84-695-8349-4

Año de publicación: 2013

Páginas: 4-11

Congreso: Sociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Natural. Congreso (29. 2013. Madrid)

Tipo: Aportación congreso

Resumen

En este artículo se presenta el análisis realizado sobre la colección TASS de tweets en español, para mejorar el análisis automático de su opinión, sobre la base de nuevos recursos léxicos y de procesos de identificación del ámbito y el foco de la negación. Como en esta colección además de las clases de opinión básicas, positiva, negativa, neutral y none, se tienen en cuenta dos nuevas clases muy positiva y muy negativa, se estudian además con detalle los casos en los que intervienen modificadores que afectan (aumentando o invirtiendo) la opinión de un tweet. A lo largo del artículo se presentan ejemplos representativos de cada proceso y se concluye con ejemplos que plantean problemas abiertos aún no incluidos en este trabajo, relacionados con la ironía, la necesidad de contexto y la subjetividad intrínseca de los tweets, que dificultan el análisis de la opinión correcto o al menos consensuado.