Omslagsbillede

Identificación de opiniones de diferentes fuentes en textos en español

Este documento presenta un estudio de las expresiones que transmiten opiniones de diferentes fuentes en textos en español. El trabajo incluye la definición de un modelo para los predicados de opinión y sus argumentos (la fuente, el asunto y el mensaje), la creación de un léxico de predicados de opin...

Fuld beskrivelse

Saved in:
Hovedforfatter: Rosá Furman, Aiala (author)
Format: doctoralThesis
Sprog:spansk
Udgivet: 2011
Fag:
Procesamiento del Lenguaje Natural
Minería de Opiniones
Discurso Reproducido
Reglas Contextuales
Conditional Random Fields
Online adgang:http://hdl.handle.net/20.500.12008/2980
Tags: Tilføj Tag
Ingen Tags, Vær først til at tagge denne postø!
_version_ 1868890178235400192
author Rosá Furman, Aiala
author_browse Rosá Furman, Aiala
author_facet Rosá Furman, Aiala
author_role author
collection COLIBRI
dc.creator.none.fl_str_mv Rosá Furman, Aiala
dc.date.none.fl_str_mv 2011
2014-11-24T22:37:15Z
2014-11-24T22:37:15Z
20141202
dc.format.none.fl_str_mv 193 p.
application/pdf
dc.identifier.none.fl_str_mv ROSÁ FURMAN, A. "Identificación de opiniones de diferentes fuentes en textos en español". Tesis de doctorado, Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería. Instituto de Computación – PEDECIBA, 2011.
http://hdl.handle.net/20.500.12008/2980
dc.language.none.fl_str_mv es
spa
dc.publisher.none.fl_str_mv UR. FI-INCO,
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
Licencia Creative Commons Atribución – No Comercial – Sin Derivadas (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.source.none.fl_str_mv reponame:COLIBRI
instname:Universidad de la República
instacron:Universidad de la República
dc.subject.none.fl_str_mv Procesamiento del Lenguaje Natural
Minería de Opiniones
Discurso Reproducido
Reglas Contextuales
Conditional Random Fields
dc.title.none.fl_str_mv Identificación de opiniones de diferentes fuentes en textos en español
dc.type.none.fl_str_mv Tesis de doctorado
info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
info:eu-repo/semantics/acceptedVersion
description Este documento presenta un estudio de las expresiones que transmiten opiniones de diferentes fuentes en textos en español. El trabajo incluye la definición de un modelo para los predicados de opinión y sus argumentos (la fuente, el asunto y el mensaje), la creación de un léxico de predicados de opinión que tienen asociada nformación proveniente del modelo y la realización de tres sistemas informáticos. Desarrollamos un primer sistema, basado en reglas contextuales, que obtiene valores de medida F parcial (incluyendo entre los elementos correctos los elementos reconocidos en forma parcial) satisfactorios: 92 % para el predicado, 81 % para la fuente, 75 % para el asunto, 89 % para el mensaje y 85 % para la opinión completa. En particular, para el reconocimiento de la fuente se obtuvo un 79 % de medida F exacta (sin incluir elementos reconocidos en forma parcial). El segundo sistema desarrollado se basa en el modelo Conditional Random Fields (CRF) y se realizó solo para el reconocimiento de las fuentes. El sistema alcanza un valor de medida F exacta de 76 %. Un tercer sistema, que combina las dos técnicas anteriores incorporando la salida del sistema de reglas para el reconocimiento de fuentes como un nuevo atributo del sistema basado en CRF, mejora sensiblemente los resultados obtenidos por los dos sistemas anteriores: 83 % de medida F exacta. En cuanto al reconocimiento de las fuentes de las opiniones, nuestro sistema obtiene resultados muy satisfactorios (83 % de medida F exacta), si tomamos como referencia trabajos realizados para otros idiomas que pueden considerarse similares al nuestro, si bien presentan varias diferencias en su enfoque y su alcance.
eu_rights_str_mv openAccess
format doctoralThesis
id anni_bd0241d3905923937fc166d8bc48e96d
identifier_str_mv ROSÁ FURMAN, A. "Identificación de opiniones de diferentes fuentes en textos en español". Tesis de doctorado, Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería. Instituto de Computación – PEDECIBA, 2011.
instacron_str Universidad de la República
institution Universidad de la República
instname_str Universidad de la República
language spa
language_invalid_str_mv es
network_acronym_str anni
network_name_str oai-lr-anni
oai_identifier_str oai:colibri.udelar.edu.uy:20.500.12008/2980
publishDate 2011
publishDateSort 2011
publisher.none.fl_str_mv UR. FI-INCO,
reponame_str COLIBRI
repository.mail.fl_str_mv
repository.name.fl_str_mv
repository_id_str
rights_invalid_str_mv Licencia Creative Commons Atribución – No Comercial – Sin Derivadas (CC BY-NC-ND 4.0)
spelling Identificación de opiniones de diferentes fuentes en textos en españolRosá Furman, AialaProcesamiento del Lenguaje NaturalMinería de OpinionesDiscurso ReproducidoReglas ContextualesConditional Random FieldsEste documento presenta un estudio de las expresiones que transmiten opiniones de diferentes fuentes en textos en español. El trabajo incluye la definición de un modelo para los predicados de opinión y sus argumentos (la fuente, el asunto y el mensaje), la creación de un léxico de predicados de opinión que tienen asociada nformación proveniente del modelo y la realización de tres sistemas informáticos. Desarrollamos un primer sistema, basado en reglas contextuales, que obtiene valores de medida F parcial (incluyendo entre los elementos correctos los elementos reconocidos en forma parcial) satisfactorios: 92 % para el predicado, 81 % para la fuente, 75 % para el asunto, 89 % para el mensaje y 85 % para la opinión completa. En particular, para el reconocimiento de la fuente se obtuvo un 79 % de medida F exacta (sin incluir elementos reconocidos en forma parcial). El segundo sistema desarrollado se basa en el modelo Conditional Random Fields (CRF) y se realizó solo para el reconocimiento de las fuentes. El sistema alcanza un valor de medida F exacta de 76 %. Un tercer sistema, que combina las dos técnicas anteriores incorporando la salida del sistema de reglas para el reconocimiento de fuentes como un nuevo atributo del sistema basado en CRF, mejora sensiblemente los resultados obtenidos por los dos sistemas anteriores: 83 % de medida F exacta. En cuanto al reconocimiento de las fuentes de las opiniones, nuestro sistema obtiene resultados muy satisfactorios (83 % de medida F exacta), si tomamos como referencia trabajos realizados para otros idiomas que pueden considerarse similares al nuestro, si bien presentan varias diferencias en su enfoque y su alcance.Estos trabajos alcanzan valores de medida F (exacta o parcial) que se sitúan entre 63 % y 89,5 %. Por otro lado, durante el desarrollo de esta tesis generamos diversos recursos de utilidad para el procesamiento automático del español: un léxico de predicados de opinión, un corpus de 13.000 palabras anotado con las opiniones y sus elementos y un corpus de 40.000 palabras anotado con los predicados de opinión y sus fuentes.UR. FI-INCO,2014-11-24T22:37:15Z2014-11-24T22:37:15Z201120141202Tesis de doctoradoinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion193 p.application/pdfROSÁ FURMAN, A. "Identificación de opiniones de diferentes fuentes en textos en español". Tesis de doctorado, Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería. Instituto de Computación – PEDECIBA, 2011.http://hdl.handle.net/20.500.12008/2980reponame:COLIBRIinstname:Universidad de la Repúblicainstacron:Universidad de la RepúblicaesspaLas obras depositadas en el Repositorio se rigen por la Ordenanza de los Derechos de la Propiedad Intelectual de la Universidad De La República. (Res. Nº 91 de C.D.C. de 8/III/1994 – D.O. 7/IV/1994) y por la Ordenanza del Repositorio Abierto de la Universidad de la República (Res. Nº 16 de C.D.C. de 07/10/2014)info:eu-repo/semantics/openAccessLicencia Creative Commons Atribución – No Comercial – Sin Derivadas (CC BY-NC-ND 4.0)oai:colibri.udelar.edu.uy:20.500.12008/29802026-04-14T10:27:51Z
spellingShingle Identificación de opiniones de diferentes fuentes en textos en español
Rosá Furman, Aiala
Procesamiento del Lenguaje Natural
Minería de Opiniones
Discurso Reproducido
Reglas Contextuales
Conditional Random Fields
status_str acceptedVersion
title Identificación de opiniones de diferentes fuentes en textos en español
title_full Identificación de opiniones de diferentes fuentes en textos en español
title_fullStr Identificación de opiniones de diferentes fuentes en textos en español
title_full_unstemmed Identificación de opiniones de diferentes fuentes en textos en español
title_short Identificación de opiniones de diferentes fuentes en textos en español
title_sort Identificación de opiniones de diferentes fuentes en textos en español
topic Procesamiento del Lenguaje Natural
Minería de Opiniones
Discurso Reproducido
Reglas Contextuales
Conditional Random Fields
url http://hdl.handle.net/20.500.12008/2980

Lignende værker