Minería de opiniones centrada en tópicos usando textos cortos en español

Abstract

Los usuarios expresan sus sentimientos sobre una entidad de un tema específico de manera libre utilizando textos cortos en las redes sociales. El análisis de sentimientos, también conocido como minería de opiniones, se enfoca en examinar estos textos para determinar su polaridad. Este artículo presenta un enfoque para la minería de opiniones basada en tópicos a partir textos de Twitter en español. El objetivo principal es decidir la polaridad de un texto, determinando si el contenido tiene implicaciones positivas, negativas o neutras en la reputación de entidades para un tópico. En este trabajo se utiliza un enfoque supervisado para la clasificación de textos utilizando el modelo bolsa de palabras para la representación de características. La experimentación muestra resultados prometedores, aportando un recurso para el análisis de textos en español. Palabras clave: Minería de opiniones, identificación de polaridad, análisis de sentimientos, recursos lingüísticos para el español. Abstract. Users express their feelings about an entity of a specific topic in a free way using short texts on social networks. Sentiment analysis, also known as opinion mining, focuses on examining these texts to determine their polarity. This article presents an approach to the mining of opinions based on topics from Twitter texts in Spanish. The main objective is to decide the polarity of a text, determining if the content has positive, negative or neutral implications in the reputation of entities for a topic. In this paper a supervised approach is used for the classification of texts using the word bag model for the representation of characteristics. The experimentation shows promising results, providing a resource for the analysis of texts in Spanish.