Generación de recursos para Análisis de Opiniones en español

• Autores: María Dolores Molina González
• Directores de la Tesis: María Teresa Martín Valdivia (dir. tes.)
• Lectura: En la Universidad de Jaén ( España ) en 2014
• Idioma: español
• ISBN: 9788484399674
• Tribunal Calificador de la Tesis: Rafael Muñoz Guillena (presid.), Luis Alfonso Ureña López (secret.), Fermín Cruz Mata (voc.)
• Materias:
  • Matemáticas
    • Estadística
      • Análisis de datos
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: RUJA
• Resumen
  • español

    El Análisis de Sentimientos (AS) se refiere al tratamiento de la información subjetiva en los textos, sobretodo comentarios u opiniones personales. Una de las tareas básicas de AS es la clasificación de la polaridad de un texto determinado en un documento o frase, es decir, si la opinión expresada es positiva, negativa o neutra. Mucho se ha investigado en la clasificación de polaridad en documentos escritos en inglés. Sin embargo, actualmente cada vez más personas expresan comentarios u opiniones en su propio idioma. Para llevar a cabo esta labor es necesario el uso de los recursos lingüísticos (lexicones y corpora) que son escasos, cuando no inexistentes, en idiomas distintos al inglés. Por tales circunstancias, esta tesis tiene como objetivo la generación de nuevos recursos para el AS en español, tercer idioma con más relevancia en la web 2.0.

  • English

    Sentiment Analysis (SA) refers to the treatment of the subjective information in texts, product reviews, comments on blogs or personal opinions. One of the basic tasks in SA is classifying the polarity of a given text in a document, i.e., whether the opinion expressed is positive, negative, or neutral. Many studies have investigated the polarity classification in documents written in English. However, nowadays more and more people express their comments, opinions or points of view in their own language. For this reason, it is necessary to develop systems than can extract and analyze all this information in different languages. In this work we focus on polarity detection for Spanish reviews. We are mainly concerned with linguistic resources for Spanish sentiment analysis because, in addition to the lack of resources for this language in this area, it is currently the third most used language in the web 2.0.