Análisis de sentiminetos de un corpus de redes sociales.

Aguado de Cea, Guadalupe ORCID: https://orcid.org/0000-0003-0367-0299, Montiel Ponsoda, Elena ORCID: https://orcid.org/0000-0003-3263-3403, Rodríguez Doncel, Víctor ORCID: https://orcid.org/0000-0003-1076-2511, Barrios Rodríguez, María Auxiliadora, Bernardos Galindo, María del Socorro ORCID: https://orcid.org/0000-0003-1790-5941, Muñoz-García, O. and Rodríguez Doncel, Víctor ORCID: https://orcid.org/0000-0003-1076-2511 (2012). Análisis de sentiminetos de un corpus de redes sociales.. En: "31er Congreso Asociación Española de Lingüística Aplicada. "Comunicación, Cognición y Cibernética"", 18/04/2012 - 20/04/2012, San Cristóbal de la Laguna, Tenerife. pp..

Descripción

Título: Análisis de sentiminetos de un corpus de redes sociales.
Autor/es:
Tipo de Documento: Ponencia en Congreso o Jornada (Artículo)
Título del Evento: 31er Congreso Asociación Española de Lingüística Aplicada. "Comunicación, Cognición y Cibernética"
Fechas del Evento: 18/04/2012 - 20/04/2012
Lugar del Evento: San Cristóbal de la Laguna, Tenerife
Título del Libro: Comunicación, Cognición y Cibernética
Fecha: 2012
Materias:
ODS:
Palabras Clave Informales: análisis de sentimientos, análisis de emociones, redes sociales, sentiment analysis, opinion mining, linguistic rules, social media.
Escuela: Facultad de Informática (UPM) [antigua denominación]
Departamento: Lingüistica Aplicada a la Ciencia y a la Tecnología
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial

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Resumen

El análisis de sentimientos de textos en las redes sociales se ha convertido en un área de investigación cada vez más relevante debido a la influencia que las opiniones expresadas tienen en potenciales usuarios. De acuerdo con una clasificación conceptual de sentimientos y basándonos en un corpus de diversos dominios comerciales, hemos trabajado en la confección de reglas que permitan la clasificación de dichos textos según el sentimiento expresado con respecto a una marca, empresa o producto. Con la ayuda de una base de datos de colocaciones (Badele3000) y un gestor de corpus (Calíope) se han creado 200 reglas en español que han puesto de manifiesto algunas consideraciones a tener en cuenta en la siguiente fase del trabajo.

Más información

ID de Registro: 20092
Identificador DC: https://oa.upm.es/20092/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:20092
URL Oficial: http://aesla2013.tucongreso.es/es/poster
Depositado por: Memoria Investigacion
Depositado el: 18 Oct 2013 16:03
Ultima Modificación: 03 Feb 2026 07:44