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Título : Las ontologías para la detección automática de aspectos en el análisis de sentimientos /
Otros títulos : Ontologies for aspects automatic detection in sentiment analysis /
Autor : Henríquez Miranda, Carlos
Guzmán Luna, Jaime
Palabras clave : Análisis de sentimientos
Minería de opiniones
Ontologías
PLN; Aspectos
Fecha de publicación : dic-2016
Editorial : Universidad Autónoma del Caribe.
Citación : Cite this article as: C. Henríquez, J. Guzmán, “Ontologies for aspects automatic detection in sentiment analysis”, Prospect, Vol 14, N° 2, 90-98, 2016.
Citación : Vol 14, N° 2, 90-98, 2016.;
Resumen : En este artículo se analiza el papel de las ontologías en los sistemas de Análisis de Sentimientos a nivel de aspectos. El objetivo de la investigación es indagar sobre las técnicas que se han aplicado en sistemas de análisis de sentimientos donde se hayan utilizado ontologías ya sea para la extracción de los aspectos o determinación del sentimiento. Para lograr lo planeado se seleccionaron los trabajos más representativos de la literatura a través de una revisión sistemática en donde se identiicaron algunos criterios comunes que permitieron un análisis comparativo de los trabajos versus los criterios. Los resultados obtenidos permiten dar las bases necesarias para el desarrollo de un modelo de análisis de sentimientos a nivel de aspectos para el español basado en ontologías.
ABSTRACT: In this paper the role of ontologies is discussed in aspects-level sentiment analysis. The objective of the research is to investigate techniques that have been applied in sentiment analysis systems where ontologies have been used either for the extraction of the aspects or determination of sentiment. For this were selected the most representative papers of literature through a systematic review where some common criteria are identiied which they enabled a comparative analysis of the documents versus the criteria The results obtained provide the necessary for the development of a model of aspects-level sentiment analysis for the Spanish based on ontologies
URI : http://hdl.handle.net/11619/3025
http://ojs.uac.edu.co/index.php/prospectiva/article/view/750/pdf_43
ISSN : 22161368 Versión Web.
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