El análisis de sentimiento es un área de creciente investigación en los campos del procesamiento de lenguaje natural y la recuperación de información. En los últimos años ha habido un aumento en la aplicación de técnicas semánticas en el análisis de sentimiento, en particular con el apoyo de la aplicación de ontologías de dominio. Sin embargo, en la literatura actual no se cuenta con un estudio que reporte de manera sistemática los beneficios alcanzados con la aplicación de ontologías de dominio al análisis de sentimiento. Esta revisión sistemática tiene por objetivos realizar dicha síntesis, reportar el grado de generalización de las investigaciones realizadas, verificar el aprovechamiento de la riqueza expresiva de las ontologías de dominio y señalar el estado del arte actual en la representación de las emociones humanas por medio de ontologías de dominio en su aplicación al análisis de sentimiento. Se identificó 9 distintos problemas del análisis del sentimiento a los que se aplicó ontologías de dominio y un total de 22 beneficios de dicha aplicación. Los beneficios más reportados son: (1) el soporte para una representación estructurada de las opiniones y la vinculación de datos; (2) mayor precisión y exhaustividad en la clasificación de la polaridad; y (3) soporte para la representación de modelos emocionales. Como investigación futura se sugiere profundizar en el empleo de ontologías de dominios para analizar el sentimiento a nivel de conceptos, modelar el proceso de análisis de sentimiento, estandarizar la elaboración de ontologías de productos e integrar diversos modelos emocionales, así como aprovechar mejor la expresividad semántica y capacidad de razonamiento de las ontologías de dominio. / Tesis

Los mensajes de Twitter están siendo cada vez más usados para determinar el sentimiento de los consumidores de servicios o productos. Para ello se hacen uso de diversas técnicas computacionales, desde las tradicionales adaptadas de problemas de clasificación de textos y las recientes que usan modelos de aprendizaje de máquina. En ambos enfoques se debe desarrollar una serie de etapas que van desde el pre–procesamiento hasta la evaluación. El presente documento muestra el resultado del proceso de aplicación de diversas técnicas de Análisis de Sentimiento para poder asignar una polaridad positiva, negativa o neutral a los tweets de los consumidores de telefonía celular en el Perú, con la finalidad de poder identificar cual es el comportamiento que presentan los clientes de las empresas de telefonía celular representado en opiniones vertidas en la red social Twitter. Para ello se extrajeron 26,917,539 publicaciones de la red social Twiter durante 2 periodos, cada uno de 30 días. Estas publicaciones corresponden a los tweets de los seguidores de tres empresas de telefonía celular en el Perú, incluyendo una relativamente nueva en el mercado peruano. El procedimiento seguido comprendió las siguientes tareas: a) Recolección de tweets de los seguidores de las empresas de telefonía celular; b) Pre–procesamiento de la data obtenida para poder identificar elementos importantes de cada tweet; c) Filtrado de elementos poco relevantes, o ruido; y d) Clasificación de cada publicación basado en las características obtenidas en etapas previas. Los resultados obtenidos nos muestran que la introducción de un diccionario de lexicones incrementó el número de términos que pueden ser considerados para la clasificación. Así mismo, el uso de este diccionario al cual se le aumento nuevos términos permitió incrementar la tasa de clasificación en un 0,75%. Finalmente, gracias a estas técnicas de análisis de sentimiento, es posible explotar el contenido de redes sociales de manera que puedan servir a las corporaciones para la toma de decisiones, especialmente de servicio a sus usuarios. / Tesis

El análisis de sentimiento es un área de investigación importante en el procesamiento de lenguaje natural, la cual está en constante crecimiento especialmente por la generación de grandes volúmenes de información textual, y el avance tecnológico en lo que se refiere al almacenamiento y los algoritmos inteligentes para el análisis de esta. Esta tarea cada vez va tomando más fuerza su uso en diferentes aplicaciones computacionales dado el crecimiento exponencial del uso de medios digitales y redes sociales, las cuales, gracias a la información debidamente procesada, pueden ser muy valiosas para los negocios. Actualmente existen procedimientos ambiguos para la realización de dicha tarea y sobre todo para textos en español y de manera específica para notas periodísticas y publicaciones realizadas en redes sociales, todo ello por el hecho de la escasa cantidad de herramientas existentes para la presente tarea, por ende el proceso de clasificación de las polaridades de los sentimientos expresadas en los textos se realiza de manera manual por expertos en el tema, generándose así resultados ambiguos y sesgados según la experiencia del encargado, lo cual generaba resultados que no eran del todo fiables retándole valor a dicha tarea, además del hecho de que realizarlo de manera totalmente manual resultaba muy pesado y se realizaba en un periodo largo de tiempo. Para la realización de dicha tarea existen múltiples técnicas de aprendizaje de máquina y de aprendizaje profundo que son adecuadas para este, pero en el último año uno de los modelos que va siendo reconocido cada vez más para ser aplicado a resolver problemas de procesamiento de lenguaje natural son los modelos basados en transformers dadas sus buenas capacidades y los resultados que se obtienen con estos. Ante dicha problemática surge la necesidad de investigar más acerca de cómo se vienen implementando soluciones para la realización de análisis de sentimiento para hacer una comparativa sobre los modelos usados y además dadas las buenas capacidades de los modelos basados en transformers investigar más a fondo la utilidad de estos y las aplicaciones que tiene para así comprobar sus buenas capacidades.

Los mensajes de Twitter están siendo cada vez más usados para determinar el sentimiento de los consumidores de servicios o productos. Para ello se hacen uso de diversas técnicas computacionales, desde las tradicionales adaptadas de problemas de clasificación de textos y las recientes que usan modelos de aprendizaje de máquina. En ambos enfoques se debe desarrollar una serie de etapas que van desde el pre–procesamiento hasta la evaluación. El presente documento muestra el resultado del proceso de aplicación de diversas técnicas de Análisis de Sentimiento para poder asignar una polaridad positiva, negativa o neutral a los tweets de los consumidores de telefonía celular en el Perú, con la finalidad de poder identificar cual es el comportamiento que presentan los clientes de las empresas de telefonía celular representado en opiniones vertidas en la red social Twitter. Para ello se extrajeron 26,917,539 publicaciones de la red social Twiter durante 2 periodos, cada uno de 30 días. Estas publicaciones corresponden a los tweets de los seguidores de tres empresas de telefonía celular en el Perú, incluyendo una relativamente nueva en el mercado peruano. El procedimiento seguido comprendió las siguientes tareas: a) Recolección de tweets de los seguidores de las empresas de telefonía celular; b) Pre–procesamiento de la data obtenida para poder identificar elementos importantes de cada tweet; c) Filtrado de elementos poco relevantes, o ruido; y d) Clasificación de cada publicación basado en las características obtenidas en etapas previas. Los resultados obtenidos nos muestran que la introducción de un diccionario de lexicones incrementó el número de términos que pueden ser considerados para la clasificación. Así mismo, el uso de este diccionario al cual se le aumento nuevos términos permitió incrementar la tasa de clasificación en un 0,75%. Finalmente, gracias a estas técnicas de análisis de sentimiento, es posible explotar el contenido de redes sociales de manera que puedan servir a las corporaciones para la toma de decisiones, especialmente de servicio a sus usuarios. / Tesis

El análisis de sentimiento es un área de investigación importante en el procesamiento de lenguaje natural, la cual está en constante crecimiento especialmente por la generación de grandes volúmenes de información textual, y el avance tecnológico en lo que se refiere al almacenamiento y los algoritmos inteligentes para el análisis de esta. Esta tarea cada vez va tomando más fuerza su uso en diferentes aplicaciones computacionales dado el crecimiento exponencial del uso de medios digitales y redes sociales, las cuales, gracias a la información debidamente procesada, pueden ser muy valiosas para los negocios. Actualmente existen procedimientos ambiguos para la realización de dicha tarea y sobre todo para textos en español y de manera específica para notas periodísticas y publicaciones realizadas en redes sociales, todo ello por el hecho de la escasa cantidad de herramientas existentes para la presente tarea, por ende el proceso de clasificación de las polaridades de los sentimientos expresadas en los textos se realiza de manera manual por expertos en el tema, generándose así resultados ambiguos y sesgados según la experiencia del encargado, lo cual generaba resultados que no eran del todo fiables retándole valor a dicha tarea, además del hecho de que realizarlo de manera totalmente manual resultaba muy pesado y se realizaba en un periodo largo de tiempo. Para la realización de dicha tarea existen múltiples técnicas de aprendizaje de máquina y de aprendizaje profundo que son adecuadas para este, pero en el último año uno de los modelos que va siendo reconocido cada vez más para ser aplicado a resolver problemas de procesamiento de lenguaje natural son los modelos basados en transformers dadas sus buenas capacidades y los resultados que se obtienen con estos. Ante dicha problemática surge la necesidad de investigar más acerca de cómo se vienen implementando soluciones para la realización de análisis de sentimiento para hacer una comparativa sobre los modelos usados y además dadas las buenas capacidades de los modelos basados en transformers investigar más a fondo la utilidad de estos y las aplicaciones que tiene para así comprobar sus buenas capacidades.

El análisis de sentimiento a nivel de entidades sobre notas periodísticas es una tarea de una complejidad no trivial, lo que genera interés por parte de diferentes sectores, ya que esos tipos de fuentes de datos causa que los sentimientos identificados no convergen hacia un objetivo por su longitud extensa y variedad de temas. Sin embargo, no se sabe a ciencia cierta su dificultad, por lo que el objetivo principal es poder identificar los conocimientos e información disponible y existente en la actualidad para responder las preguntas formuladas. Por eso, se define una revisión de literatura tomando en consideración la base de datos Scopus y el empleo de palabras claves definidas por el método PICOC, donde se obtuvieron en total siete documentos, cuatro artículos y tres revisiones sistemáticas que evidencian una disponibilidad de espacio para experimentar y explorar, dado que principalmente se ha trabajado en medios con mayor cantidad de datos y menor complejidad como las redes sociales o encuestas de servicios. Esto se reafirmó al revisar los documentos de tesis asociados a este tema, donde inclusive su demanda ha superado a paradigmas de análisis de sentimientos más clásicos. Es por ello, que se concluye la necesidad de explotar esta área de conocimientos para poder satisfacer la demanda de información cada vez más granulada, relevante y compleja, aprovechando los recursos lingüísticos más óptimos para facilitar las labores que puedan presentarse.

El análisis de sentimiento es un área de creciente investigación en los campos del procesamiento de lenguaje natural y la recuperación de información. En los últimos años ha habido un aumento en la aplicación de técnicas semánticas en el análisis de sentimiento, en particular con el apoyo de la aplicación de ontologías de dominio. Sin embargo, en la literatura actual no se cuenta con un estudio que reporte de manera sistemática los beneficios alcanzados con la aplicación de ontologías de dominio al análisis de sentimiento. Esta revisión sistemática tiene por objetivos realizar dicha síntesis, reportar el grado de generalización de las investigaciones realizadas, verificar el aprovechamiento de la riqueza expresiva de las ontologías de dominio y señalar el estado del arte actual en la representación de las emociones humanas por medio de ontologías de dominio en su aplicación al análisis de sentimiento. Se identificó 9 distintos problemas del análisis del sentimiento a los que se aplicó ontologías de dominio y un total de 22 beneficios de dicha aplicación. Los beneficios más reportados son: (1) el soporte para una representación estructurada de las opiniones y la vinculación de datos; (2) mayor precisión y exhaustividad en la clasificación de la polaridad; y (3) soporte para la representación de modelos emocionales. Como investigación futura se sugiere profundizar en el empleo de ontologías de dominios para analizar el sentimiento a nivel de conceptos, modelar el proceso de análisis de sentimiento, estandarizar la elaboración de ontologías de productos e integrar diversos modelos emocionales, así como aprovechar mejor la expresividad semántica y capacidad de razonamiento de las ontologías de dominio. / Tesis