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Identificación del sentimiento de entidades en notas periodísticas basado en técnicas de procesamiento de lenguaje natural: una revisión de literatura

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.

Identiferoai:union.ndltd.org:PUCP/oai:tesis.pucp.edu.pe:20.500.12404/18590
Date15 March 2021
CreatorsLau Li, Julio Ka Jau
ContributorsBeltrán Castañón, César Armando
PublisherPontificia Universidad Católica del Perú, PE
Source SetsPontificia Universidad Católica del Perú
LanguageSpanish
Detected LanguageSpanish
Typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
Formatapplication/pdf
RightsAtribución-NoComercial-CompartirIgual 2.5 Perú, info:eu-repo/semantics/openAccess, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/pe/

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