Identificación automática de la polaridad de textos en español basada en la creación de un léxico afectivo

Abstract

Existe actualmente un creciente interés en la extracción automática de expresiones subjetivas (opiniones, emociones y sentimientos) en textos, para proveer herramientas y soporte para varias aplicaciones del Procesamiento del Lenguaje Natural. En este trabajo describimos un método para identificar la polaridad de comentarios de redes sociales en español a partir de las emociones detectadas. Dado que el uso de ciertas expresiones puede dar indicio de la ocurrencia de algún estado emocional, proponemos la creación de un léxico afectivo, el cual inicialmente poblamos con traducciones de emociones que hemos realizado de diversos trabajos encontrados en idioma inglés (por ser el idioma donde más trabajos al respecto se tienen) y que enriqueceremos a través del procesamiento de diccionarios explicativos, apoyándonos en las relaciones semánticas de inclusión y sinonimia. El léxico afectivo se organiza en palabras emocionales y palabras asociadas a emociones. Para cada palabra del léxico, se indica una orientación semántica del tipo “positiva”, “negativa”, “muy positiva", y “muy negativa”. Se proponen estas dimensiones pues consideramos que la intensidad puede ser utilizada para determinar ya sea patrones de comportamiento o patologías. Para realizar la evaluación del método, construimos un corpus de frases extraídas de Facebook y Twitter, etiquetadas manualmente con la polaridad antes mencionadas. //// Yolanda Raquel Baca Gómez (yolandabaca@cenidet.edu.mx). Es ingeniera en Informática por la Universidad Politécnica del Estado de Morelos. Es estudiante de Maestría en Ciencias Computacionales, adscrito al Centro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológico.