Creación de un Corpus de Opiniones con Emociones Usando Aprendizaje Automático

  • Alejandra Carolina Cardoso Universidad Católica de Salta - Argentina
  • María Lorena Talamé Universidad Católica de Salta - Argentina
  • Matías Nicolás Amor Universidad Católica de Salta - Argentina
  • Agustina Monge Universidad Católica de Salta - Argentina
Palabras clave: clasificación de textos, aprendizaje semi supervisado, Twitter

Resumen

La identificación de los sentimientos expresados en opiniones textuales puede entenderse como la categorización de los mismos según sus características, y resulta de gran interés en la actualidad. El aprendizaje supervisado es uno de los métodos más populares para la clasificación textual, pero se necesitan muchos datos etiquetados para el entrenamiento. El aprendizaje semi supervisado supera esta limitación, ya que implica trabajar con un pequeño conjunto de datos etiquetados y otro mayor sin etiquetar. Se desarrolló un método de clasificación de textos que combina ambos tipos de aprendizajes. Se recopilaron textos breves u opiniones de la red social Twitter, a los que se aplicaron una serie de acciones de limpieza y preparación, para luego clasificarlos en cuatro sentimientos: ira, asco, tristeza y felicidad. La precisión y recall obtenidos con el método fueron satisfactorios y como consecuencia, se logró obtener un corpus de mensajes categorizados según el sentimiento expresado.

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Publicado
2020-04-03
Cómo citar
Cardoso, A., Talamé, M., Amor, M., & Monge, A. (2020). Creación de un Corpus de Opiniones con Emociones Usando Aprendizaje Automático. Revista Tecnología Y Ciencia, (37), 11-23. https://doi.org/10.33414/rtyc.37.11-23.2020