Clasificación de polaridad en textos con opiniones en español mediante análisis sintáctico de dependencias

Abstract

This article describes an opinion mining system that classifies the polarity of Spanish texts. We propose a nlp-based approach which performs segmentation, tokenization and pos tagging of texts to then obtain the syntactic structure of sentences by means of a dependency parser. The syntactic structure is then used to address three of the most significant linguistic constructions in the area in question: intensification, adversative subordinate clauses and negation. Experimental results show an improvement in performance with respect to purely lexical approaches and reinforce the idea that parsing is required to achieve a robust and reliable sentiment analysis system. 1. Introducción El auge en losúltimos años de los blogs, los foros y las redes sociales ha hecho que millo-nes de usuarios utilicen estos recursos para expresar sus opiniones sobre toda una varie-dad de temas. La diversidad y cantidad de críticas presentes en la web resultan de gran utilidad a fabricantes y vendedores, que ven en ellas un mecanismo para conocer de pri-mera mano cómo sus artículos son percibidos por los consumidores. Los beneficios asocia-dos a conocer toda esta información, sumados a la complejidad técnica del análisis de las opiniones, han provocado que se hayan co-menzado a demandar soluciones capaces de monitorizar este flujo ingente de reseñas.

Extracted Key Phrases

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Detecting Sentiments in Spanish Tweets

  • Saralegi Urizar, I San Vicente, Roncal
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SINAI at TASS 2012. En TASS 2012 Working Notes

  • Martínez Cámara, M T Martín, M A Valdivia, L A García Cumbreras, Ureña, López
  • 2012
1 Excerpt

Techniques for Sentiment Analysis and Topic Detection of Spanish Tweets: Preliminary Report

  • Fernández Anta, P Morere, L Núñez Chiroque, Y A Santos
  • 2012
2 Excerpts