Objeto de conferencia
Técnicas de análisis de sentimientos aplicadas a la extracción de opiniones en el lenguaje español
Autor
Rosenbrock, Germán
Trossero, Sebastián
Goette, Pablo
Llorente, María Emilia
Pascal, Andrés
Cían, Damián
Institución
Resumen
Actualmente existe una gran cantidad de datos textuales disponibles, principalmente en Internet, que crece día a día. El texto es el tipo de dato más utilizado en la web, ya que es fácil de publicar y generar. Lo complejo es obtener información a partir de los mismos en forma automática, y manualmente es sumamente costoso.
La información textual puede dividirse en dos tipos principales: hechos y opiniones. Mientras que los hechos son objetivos, las opiniones representan los sentimientos de cada autor. La Minería de Opinión o Análisis de Sentimientos estudia la extracción de información a partir de datos subjetivos y es relativamente reciente.
Desde hace ya varios años existen sitios web donde los usuarios pueden expresar sus opiniones respecto a diversos temas, por ejemplo, nuevos productos o servicios, imagen empresarial, propuestas de leyes, etc.
Este proyecto propone analizar distintas técnicas de Análisis de Sentimiento aplicadas a opiniones expresadas en el lenguaje Español, evaluar sus resultados para distintos casos reales, y realizar mejoras a las mismas. Eje: Bases de Datos y Minería de Datos. Red de Universidades con Carreras en Informática