Análisis De Sentimientos: Detección de Sarcasmo en Español a Través de Emoticones en Twitter

dc.creatorFallaice, Caleb
dc.creatorBritos, Paola Verónica
dc.creatorPollo Cattaneo, María Florencia
dc.date2020-11
dc.date.accessioned2023-08-30T16:26:35Z
dc.date.available2023-08-30T16:26:35Z
dc.identifierhttps://atica.web.uah.es/documentos/LibroActasATICA2020.pdf
dc.identifierhttp://rid.unrn.edu.ar/handle/20.500.12049/9102
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/8528962
dc.descriptionFil: Fallaice, Caleb. Grupo de Estudio en Metodologías de Ingeniería de Software (GEMIS) Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Buenos Aires. Buenos Aires; Argentina
dc.descriptionFil: Britos, Paola Verónica. Universidad Nacional de Río Negro. Laboratorio de Informática Aplicada. Río Negro; Argentina.
dc.descriptionFil: Britos, Paola Verónica. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Buenos Aires. Buenos Aires; Argentina.
dc.descriptionFil: Pollo Cattaneo, María Florencia. Grupo de Estudio en Metodologías de Ingeniería de Software (GEMIS) Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Buenos Aires. Buenos Aires; Argentina
dc.descriptionLa información producida por personas, el tipo de contenido expresado en textos, se pueden categorizar en dos grandes grupos: hechos y opiniones. Los hechos son definidos como expresiones objetivas sobre entidades, eventos y sus propiedades, mientras que las opiniones tratan sobre la subjetividad en forma de sentimientos, sensaciones y juicios de valor. Los últimos años han sido testigos de un rápido crecimiento de las plataformas de medios sociales, como Twitter, donde millones de personas comparten sus pensamientos y opiniones sobre varios temas, con el crecimiento explosivo del contenido generado por los usuarios en la Web en los últimos años, el mundo se ha transformado. En este trabajo se presenta una revisión del estado del arte sobre el análisis de sentimientos para la detección de lenguaje figurativo y como los emoticones pueden afectar el análisis de la polaridad de un conjunto de datos extraídos de Twitter.
dc.formatapplication/pdf
dc.languagees
dc.relationhttps://atica.web.uah.es/Atica2020/index.html
dc.relationXI Congreso Internacional sobre Aplicación de Tecnologías de la Información y Comunicaciones Avanzadas (ATICA 2020) y VII Conferencia Internacional sobre Aplicación de Tecnologías de la Información y Comunicaciones para mejorar la Accesibilidad (ATICAcces 2020)
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.subjectCiencias de la Computación (General)
dc.subjectAnálisis de Sentimientos
dc.subjectEmoticones
dc.subjectIronía
dc.subjectSarcasmo
dc.subjectLenguaje Figurativo
dc.subjectCiencias de la Computación (General)
dc.titleAnálisis De Sentimientos: Detección de Sarcasmo en Español a Través de Emoticones en Twitter


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