Combinación de clasificadores para el análisis de sentimientos

Abstract

Resumen. El presente trabajo, propone una arquitectura fusionando los clasificadores: SVM,árboles de decisión y Naive Bayes, mediante mayoría de votos, ventanas y cascada, para explorar el desempeño de la tarea de análisis de sentimientos. Se utilizó un corpus en español de 2625 opiniones, previamente preprocesado. Para representarlo, se emplearon bigramas, bolsa de palabras con pesado tf-idf, etiquetado POS y una representación basada en la teoría de la valoración. Los resultados obtenidos muestran una mejora en medida F del 18.13 %, con respecto a los resultados de los clasicadores base.Palabras clave: combinación de clasificadores, análisis de opinión, ensamble de clasificadores.

Impacto de la pandemia por covid-19

“…(Rodgers y Reinecke, 1998, como se citó en Farné, 2003, p. 17) Desde esta mirada, los sentimientos, miradas y opiniones que se tienen sobre el empleo turístico desde los mismos trabajadores permiten comprender cómo repercute esta práctica, ya sea positiva o negativamente. El análisis de sentimientos ha surgido con más fuerza en el último tiempo debido, fundamentalmente, a la disponibilidad de acceso a la información a través de las redes sociales (Ramírez García, 2015). También conocido como minería de opinión, es un campo de estudio que analiza las opiniones, sentimientos, evaluaciones, actitudes de las personas hacia entidades, situaciones y vivencias.…”

“…Con la intención de complementar y profundizar las investigaciones que se vienen realizando en relación a esta problemática, se decidió abordar este estudio desde el análisis de sentimientos. En general, este tipo de análisis intenta determinar la actitud de un actor social respecto de un tema que permita establecer el estado afectivo y/o emocional de estas personas (Dubiau y Ale, 2013;Ramírez García, 2015).…”