Identificación de emociones en textos de una red social
Resumen
Las redes sociales se suelen utilizar para expresar opiniones sobre
diferentes aspectos de la sociedad, como productos, servicios, política, celebridades, etc. Empresas, organizaciones y gobiernos han
mostrado su interés en conocer las opiniones que los usuarios tienen
sobre sus actividades o productos. Además de determinar si una opinión es positiva o negativa, resulta interesante establecer cuál es el
sentimiento o emoción manifestada en la opinión. Identificar la emoción que un usuario expresa en un mensaje textual puede entenderse
como clasificar o categorizar el mensaje según sus características.
En este trabajo, se desarrolló un método para clasificar textos breves u
opiniones de la red social Twitter según la emoción que expresan. En
primer lugar, fue necesario estructurar los textos descartando las partes
irrelevantes y tratando de mantener la mayor cantidad de información
posible. Luego se utilizaron técnicas de aprendizaje automático para la
generación de un corpus de opiniones etiquetadas. Por último, se aplicó un método de clasificación por ponderación con diccionarios léxicos
asociados a tres valores emocionales: valencia, activación y dominancia.
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