Comparación de dos métodos para la extracción de opiniones en textos en español
| Autor: | Rosa, Aiala, Wonsever, Dina, Minel, Jean-Luc |
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| Přispěvatelé: | Instituto de Computacion [Montevideo] (INCO), Universidad de la República [Montevideo] (UDELAR), Modèles, Dynamiques, Corpus (MoDyCo), Université Paris Nanterre (UPN)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Ecos-Sud, Université de Bahia Blanca, Minel, Jean-Luc, Universidad de la República [Montevideo] (UCUR) |
| Jazyk: | Spanish; Castilian |
| Rok vydání: | 2010 |
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| Zdroj: | Proceedings of the Workshop on NLP and Web-based technologies. Held in conjunction IBERAMIA 2010 IBERAMIA 2010, Nov 2010, Bahia Blanca, Argentina. pp.99,108 |
| Popis: | International audience; En este artículo abordamos el problema de la identificación de opiniones en textos en español y nos concentramos en la comparación de dos tipos de métodos para la extracción de la fuente: reglas desarrolladas manualmente y aprendizaje, sobre un corpus anotado, de clasificadores secuenciales. El primer sistema alcanza un 87% de medida-F. Para el segundo sistema desarrollado se obtiene un 81% de medida-F. Es necesario hacer pruebas más extensivas pero una primera reflexión indica que con el método de aprendizaje se obtienen rápidamente resultados de un nivel comparable, aunque aprovechando en este caso el análisis del dominio y los recursos léxicos recopilados que fueron necesarios para elaborar las reglas. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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