Resumen de Análisis comparativo de las características computacionales en los sistemas modernos de análisis de sentimiento para el español

Edgar Casasola, Alejandro Pimentel, Gerardo Sierra, Eugenio Martínez Cámara, Gabriela Marín

• español

  Existen múltiples sistemas para análisis de sentimiento con diseños heterogéneos y niveles variados de desempeño. En este artículo se presenta un modelo de generación de especificaciones computacionales de los sistemas para identificación de polaridad tendientes a facilitar comparaciones más profundas y detalladas de las técnicas que se utilizan. Buscamos crear conciencia entre los investigadores de la información necesaria para la construcción de especificaciones que permitan replicar sistemas. A su vez, discutimos las dificultades que se tiene al evaluar y al hacer comparaciones congruentes entre sistemas e ir más allá del resultado que se puede obtener para una tarea específica sobre un conjunto de datos particular. Estamos convencidos de que una estructuración completa y clara de todos los procesos y de los ajustes a que son sometidos los trabajos presentados en las competencias es crucial para enriquecer el conocimiento del uso de estrategias hacia la mejora general de los sistemas.

• English

  There are multiple systems for sentiment analysis with heterogeneous designs and varying levels of performance. In this paper, we propose a model of computational specifications of polarity identification systems. The model makes easier the comparison of the different techniques used. We seek to create awareness among researchers of the necessary information for the elaboration of specifications that allow the replication of systems. Additionally, we discuss the difficulties of evaluating and conducting consistent comparisons among systems, and going beyond the result that can be obtained for a specific task on a particular data set. We are convinced that a complete and clear framework that encompasses all the modules of the systems that participate in competitions is crucial to enrich the knowledge for improving the state-of-the-art in sentiment analysis.