Análisis lingüístico de expresiones negativas en tweets en español

• Esther Villar Rodríguez ^[2] ; Ana García Serrano ^[1] ; Marta González Rodríguez ^[2]
  1. [1] Universidad Nacional de Educación a Distancia

     Universidad Nacional de Educación a Distancia

     Madrid, España

     
  2. [2] Tecnalia
• Localización: XXIX Congreso de la Sociedad Española de Procesamiento de Lenguaje Natural: SEPLN 2013 / coord. por Alberto Díaz Esteban, Iñaki Alegría Loinaz, Julio Villena Román, 2013, ISBN 978-84-695-8349-4, págs. 4-11
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Linguistic Analysis of Negative Expressions in Spanish Tweets
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• Resumen
  • español

    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.

  • English

    This paper presents the analysis performed on the collection TASS of tweets in Spanish, in order to improve the automatic analysis of the opinion, on the basis of new lexical resources and processes to identify the scope and focus of the negation. As in this collection, in addition to the basic classes, positive, negative, neutral and none, it is taken into account two new classes very positive and very negative, it is also studied in detail the cases involving modifiers affecting (increasing or investing) the opinion of the tweets. Throughout the article, we present representative examples of each process and conclude with examples of open problem not yet reflected in this work relating to the irony, the need for context and inherent subjectivity of the tweets, which hinder the correct or at least agreed analysis of the opinion.