Expansión supervisada de léxicos polarizados adaptable al contexto

Garrido Merchán, Eduardo (2015). Expansión supervisada de léxicos polarizados adaptable al contexto. Tesis (Master), E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM).

Descripción

Título: Expansión supervisada de léxicos polarizados adaptable al contexto
Autor/es:
  • Garrido Merchán, Eduardo
Director/es:
  • Cardeñosa Lera, Jesús
Tipo de Documento: Tesis (Master)
Título del máster: Inteligencia Artificial
Fecha: 2015
Materias:
Escuela: E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM)
Departamento: Inteligencia Artificial
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial

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Resumen

El análisis de opiniones es un área en la cual múltiples disciplinas han otorgado diferentes enfoques para elaborar modelos que sean capaces de extraer la polaridad de los textos analizados. En función del dominio o categoría del texto analizado, donde ejemplos de categorías son Deportes o Banca, estos modelos deben ser modificados para obtener un análisis de opinión de calidad. En esta tesis se presenta un modelo que pretende elaborar un análisis de opiniones independiente de la categoría a analizar y un extenso estado del arte sobre análisis de opiniones. Se propone un enfoque cuantitativo que haría uso de un léxico polarizado semilla como único recurso cualitativo del modelo. El enfoque propuesto hace uso de un corpus anotado de textos por polaridad y categoría y el léxico polarizado semilla para producir un modelo capaz de elaborar un análisis de opinión de calidad en las distintas categorías analizadas y expandir el léxico polarizado semilla con términos que se adecúan a las categorías procesadas.---ABSTRACT---Sentiment analysis is an area in which multiple disciplines have given diferent approaches to make models that are able to extract the polarity of the analyzed texts. Depending on the domain or category of the analyzed text, where examples of categories are Sports or Banking, these models should be modified to obtain a good opinion analysis. This thesis presents a model that aims to develop a category independent opinion analysis model and a extensive sentiment analysis state of the art. A quantitative approach is proposed that will use a polarized lexicon as the only qualitative resource. The proposed approach uses an annotated corpus by polarity and category and a polarized lexicon seed to produce a model able to develop a good opinion analysis in the various categories analyzed and to expand the polarized lexicon seed with terms that fit the processed categories.

Más información

ID de Registro: 37439
Identificador DC: http://oa.upm.es/37439/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:37439
Depositado por: Biblioteca Facultad de Informatica
Depositado el: 03 Sep 2015 08:26
Ultima Modificación: 03 Sep 2015 08:26
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