Resumen

El análisis de sentimientos se utiliza ampliamente en una variedad de aplicaciones, como la recopilación de opiniones en línea para directivas políticas en el gobierno, el monitoreo de clientes y la satisfacción del personal en entidades corporativas, en la política y las estructuras de seguridad para el monitoreo de la tensión pública, entre otros. En tiempos recientes, el campo se ha enfrentado a un nuevo conjunto de desafíos donde los nuevos algoritmos deben lidiar con fuentes altamente no estructuradas para expresiones de sentimientos que emanan de foros en línea de redes sociales. En este estudio, se propone un procedimiento basado en reglas y léxicos junto con aprendizaje automático no supervisado para implementar el análisis de sentimientos con una capacidad de generalización mejorada a través de diferentes fuentes. Para tratar con fuentes carentes de estructura sintáctica y gramatical, el enfoque incorpora una técnica basada en reglas para la detección de emoticonos, expansión y contracción de palabras, eliminación de ruido y preprocesamiento de texto

• Materias:Anillos Modelos dinámicos Teoría de grupos Variedades de curvas Ecuación diferencial
• Subjects:Rings Dynamic models Group theory Varieties of curves Differential Equation
• Palabras claves:Análisis de sentimientos; Procedimiento basado en léxico; Aprendizaje automático no supervisado; Características léxicas; Función de combinación; Resultados experimentales
• Keywords:Sentiment analysis; Lexicon-based procedure; Unsupervised machine learning; Lexical features; Combining function; Experimental results