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El impacto de las emociones en el análisis de la polaridad en textos con lenguaje figurado en Twitter

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El impacto de las emociones en el análisis de la polaridad en textos con lenguaje figurado en Twitter

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dc.contributor.author Escortell Pérez, Mª Amparo es_ES
dc.contributor.author Gimenez Fayos, Maite es_ES
dc.contributor.author Rosso, Paolo es_ES
dc.date.accessioned 2018-06-10T04:28:24Z
dc.date.available 2018-06-10T04:28:24Z
dc.date.issued 2017 es_ES
dc.identifier.issn 1135-5948 es_ES
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/103747
dc.description.abstract [ES] Uno de los retos más complejos a los que se enfrenta el Procesamiento de Lenguaje Natural es el de determinar la polaridad de un tweet (positiva, negativa o neutra) cuando en éste aparece lenguaje figurado, es particularmente complejo en los textos cortos y agramaticales que podemos encontrar en las redes sociales. Este trabajo presenta un estudio exhaustivo sobre la capacidad de distintos recursos léxicos de emociones para analizar la polaridad de un conjunto de datos extraídos de Twitter, detallando el impacto de cada uno de los recursos sobre distintas formas de lenguaje figurado como pueden ser la ironía y el sarcasmo que encontramos profusamente en este corpus. Los resultados obtenidos muestran indicios que apuntan a que la inclusión de información relativa a las emociones ayuda a clasificar correctamente la polaridad tanto a nivel global como a nivel del lenguaje figurado o literal. Palabras clave: Análisis de sentimientos, emociones, lenguaje figurado, twitter, ironía, sarcasmo, semeval, polaridad es_ES
dc.description.abstract [EN] One of the most challenging tasks in Natural Language Processing is to determine the polarity of a tweet (positive, negative or neutral) when figurative language is present, especially in the short and ungrammatical texts that can be found in social media. In this paper we present a comprehensive study of the capacity of several emotional lexicons for Sentiment Analysis of Figurative Language in Twitter, detailing how each resource impacts on different figurative language devices such as sarcasm and irony. There are indications in our results that suggest that using emotional information improves the performance of a Sentiment Analysis model regardless of the presence or not of figurative language in the texts analyzed. es_ES
dc.description.sponsorship Este trabajo se ha desarrollado en el marco del proyecto de investigación SomEMBED (TIN2015-71147-C2-1-P) del Ministerio de Economía y Sostenibilidad (MINECO). Asimismo, el trabajo de la segunda autora ha sido financiado a través del Programa de Ayudas de Investigación y Desarrollo de la Universitat Politècnica de València (PAID 2015). es_ES
dc.language Español es_ES
dc.publisher Sociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Natural es_ES
dc.relation.ispartof PROCESAMIENTO DEL LENGUAJE NATURAL es_ES
dc.rights Reserva de todos los derechos es_ES
dc.subject Análisis de sentimientos es_ES
dc.subject Emociones es_ES
dc.subject Lenguaje figurado es_ES
dc.subject Twitter es_ES
dc.subject Ironía es_ES
dc.subject Sarcasmo es_ES
dc.subject Polaridad es_ES
dc.subject Sentiment analysis es_ES
dc.subject emotions es_ES
dc.subject Figurative language es_ES
dc.subject Irony es_ES
dc.subject Sarcasm es_ES
dc.subject Semeval es_ES
dc.subject Polarity es_ES
dc.subject.classification LENGUAJES Y SISTEMAS INFORMATICOS es_ES
dc.title El impacto de las emociones en el análisis de la polaridad en textos con lenguaje figurado en Twitter es_ES
dc.type Artículo es_ES
dc.relation.projectID info:eu-repo/grantAgreement/MINECO//TIN2015-71147-C2-1-P/ES/COMPRENSION DEL LENGUAJE EN LOS MEDIOS DE COMUNICACION SOCIAL - REPRESENTANDO CONTEXTOS DE FORMA CONTINUA/ es_ES
dc.rights.accessRights Abierto es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Departamento de Sistemas Informáticos y Computación - Departament de Sistemes Informàtics i Computació es_ES
dc.description.bibliographicCitation Escortell Pérez, MA.; Gimenez Fayos, M.; Rosso, P. (2017). El impacto de las emociones en el análisis de la polaridad en textos con lenguaje figurado en Twitter. PROCESAMIENTO DEL LENGUAJE NATURAL. (58):85-92. http://hdl.handle.net/10251/103747 es_ES
dc.description.accrualMethod S es_ES
dc.relation.publisherversion http://journal.sepln.org/sepln/ojs/ojs/index.php/pln/article/view/5416 es_ES
dc.description.upvformatpinicio 85 es_ES
dc.description.upvformatpfin 92 es_ES
dc.type.version info:eu-repo/semantics/publishedVersion es_ES
dc.description.issue 58 es_ES
dc.relation.pasarela S\343624 es_ES
dc.contributor.funder Ministerio de Economía, Industria y Competitividad es_ES
dc.contributor.funder Universitat Politècnica de València es_ES


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