Mejoras en la detección de subjetividad usando desambiguación semántica del sentido de las palabras
| Autor: | Ortega, Reynier, Fonseca, Adrián, Gutiérrez Vázquez, Yoan, Montoyo Guijarro, Andrés |
|---|---|
| Přispěvatelé: | Universidad de Alicante. Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos, Procesamiento del Lenguaje y Sistemas de Información (GPLSI) |
| Rok vydání: | 2013 |
| Předmět: | |
| Zdroj: | RUA. Repositorio Institucional de la Universidad de Alicante Universidad de Alicante (UA) |
| Popis: | En este trabajo se presenta un método para la detección de subjetividad a nivel de oraciones basado en la desambiguación subjetiva del sentido de las palabras. Para ello se extiende un método de desambiguación semántica basado en agrupamiento de sentidos para determinar cuándo las palabras dentro de la oración están siendo utilizadas de forma subjetiva u objetiva. En nuestra propuesta se utilizan recursos semánticos anotados con valores de polaridad y emociones para determinar cuándo un sentido de una palabra puede ser considerado subjetivo u objetivo. Se presenta un estudio experimental sobre la detección de subjetividad en oraciones, en el cual se consideran las colecciones del corpus MPQA y Movie Review Dataset, así como los recursos semánticos SentiWordNet, Micro-WNOp y WordNet-Affect. Los resultados obtenidos muestran que nuestra propuesta contribuye de manera significativa en la detección de subjetividad. In this work, we present a sentence-level subjectivity detection method, which relies on Subjectivity Word Sense Disambiguation (SWSD). We use an unsupervised sense clustering-based method for SWSD. In our method, semantic resources tagged with emotions and sentiment polarities are used to apply subjectivity detection, intervening Word Sense Disambiguation sub-tasks. Through an experimental study, we empirically validated the proposed method over two subjectivity collections, MPQA Corpus and Movie Review Dataset, using three widely popular opinion-mining resources SentiWordNet, WordNet-Affect and Micro-WNOp. The results show that our proposal performs significantly better than our proposed baseline. This research work has been partially funded by the Spanish Government through the project TEXT-MESS 2.0 (TIN2009-13391-C04), “Análisis de Tendencias Mediante Técnicas de Opinión Semántica” (TIN2012-38536-C03-03), and SAM - Dynamic Social & Media Content Syndication for 2nd Screen (FP7-611312); and by the Valencian Government through the project PROMETEO (PROMETEO/2009/199). |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
|