Arquitectura Web para análisis de sentimientos en Facebook con enfoque semántico

Abstract

Actualmente el potencial del análisis automático de sentimientos en redes sociales es relevante en el desarrollo de aplicaciones para múltiples propósitos. En este sentido, las publicaciones en Facebook escritas en español pueden contener información semántica relevante que permitirían clasificarlas en categorías de emociones, la complejidad del idioma hace que el análisis de esta información sea difícil y dependa de identificar palabras que tengan significado emocional. En este sentido, proponemos un enfoque que integra una aplicación web, una jerarquía semántica basada en WordNet-Affect Hierachy en español y un clasificador Naive Bayes que identifica las publicaciones en las emociones alegría, tristeza y enojo.. Los resultados experimentales muestran una precisión del 63 %.