Clasificación automática de opiniones en dominios cruzados

Autores/as

  • Rafael Guzman Cabrera Universidad de Guanajuato

DOI:

https://doi.org/10.13053/cys-23-4-3307

Palabras clave:

Clasificación de opiniones, aprendizaje automático, subjetivo

Resumen

Cada vez es más común que los usuarios de internet tengan acceso a blog´s y redes sociales. En estos sitios es común emitir opiniones. Las opiniones permiten medir la percepción de las personas respecto a un tópico o producto determinado. Cuando el número de opiniones es muy grande su análisis se hace más complicado y generalmente se busca recurrir a herramientas que permitan realizar esta tarea de manera automática. En el presente trabajo se lleva a cabo la categorización automática de opiniones de texto. Estas opiniones corresponden a cuatro productos: libros, dvds, cocinas y electrónicos. Se tienen tanto opiniones positivas como negativas. Se presentan resultados de categorización usando dominios cruzados como entrenamiento y prueba, utilizando diferentes métodos de aprendizaje y se complementan con graficas de similitud, las cuales nos permiten tener una referencia visual de la proximidad del lenguaje entre los distintos dominios bajo estudio. Los resultados obtenidos permiten ver la viabilidad de la metodología propuesta.

Biografía del autor/a

Rafael Guzman Cabrera, Universidad de Guanajuato

Profesor Titular BDepartamento de Ingenieria Electrica

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Publicado

2019-12-20

Número

Vol. 23 Núm. 4 (2019): 23-4(2019)

Sección

Artículos

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