Análisis de opiniones sobre reseñas de videojuegos

Abstract

[ES] El interés en el desarrollo de la aplicación que se presenta en este proyecto viene motivado por el gran volumen de información textual presente en las reseñas sobre videojuegos. Junto a estas reseñas se pueden encontrar múltiples datos de utilidad. Se utilizarán clasificadores automáticos entrenados con estos datos capaces de determinar la polaridad (positiva o negativa) de una reseña. El proceso para conseguirlos consiste en proporcionar datos de entrenamiento, la reseña en sí, y si esta es positiva o negativa. Los clasificadores utilizados se obtendrán con estimadores que utilicen Máquinas de vectores de soporte. Cada clasificador pasará por un proceso de optimización y se separará por el tag al que corresponda. Los tags representan las categorías del juego al que pertenece la reseña, por ejemplo, reseñas de juegos de Acción o de juegos Competitivos. Nuestro objetivo final será determinar la polaridad de una reseña teniendo en cuenta las diferentes etiquetas (tags) y así poder comparar los resultados obtenidos. Con este propósito se ha desarrollado un sistema que consta de los siguientes componentes; una base de datos (BD), un descargador de corpus (que nos proporcionará las reseñas), un script de entrenamiento de clasificadores para cada tag, un proveedor de datos (Worker) y una aplicación web donde se visualizarán los resultados.

[EN] The interest in the development of the application presented in this project is motivated by the large volume of textual information present in video game reviews. Along with these reviews you can find multiple useful data. Trained automatic classifiers will be used with this data for being capable of determining the polarity (positive or negative) of a review. The process to get them is to provide training data, the review itself, and whether it is positive or negative. The classifiers used will be obtained with estimators that use Support Vector Machines. Each classifier will go through an optimization process and will be separated by the corresponding tag. The tags represent the categories of games to which the review belongs, for example, reviews of Action games or Competitive games. Our final objective will be to determine the polarity of a review considering the different tags (tags) and thus be able to compare the results obtained. For this purpose a system has been developed that will consist of the following components; a database (DB), a corpus downloader (which will provide us with reviews), a classifier training script for each tag, a data provider (Worker) and a web application where the results will be displayed.