Análisis de sentimientos a nivel de aspecto usando ontologías y aprendizaje automático

Resumen

En este artículo se presenta un sistema de análisis de sentimientos a nivel de aspecto que permite extraer automáticamente las características de una opinión y determinar la polaridad asociada. El sistema propuesto está basado en un modelo que utiliza ontologías de dominio para la detección de los aspectos y un clasificador basado en Máquinas de Soporte Vectorial para la asignación de la polaridad a los aspectos detectados. El trabajo experimental se ha realizado utilizando el conjunto de datos desarrollado para la Tarea 5, Sentence-level ABSA en SemEval 2016 para el español. El sistema propuesto ha obtenido un 73.07 en F1 en la extracción de aspectos (slot2) y un 46.24 de F1 en la subtarea conjunta de categorización y extracción de aspectos (slot1,2) utilizando una aproximación basada en ontologías. Para la subtarea de clasificación de sentimientos (slot3) se ha obtenido una Accuracy de 84.79% utilizando una aproximación basada en el uso de Máquinas de Soporte Vectorial y lexicones de polaridad. Estos valores superan los mejores resultados obtenidos en SemEval.