Técnicas de clasificación de opiniones aplicadas a un corpus en español

Resumen

El análisis de sentimientos es una nueva tarea que combina técnicas de minería de texto y Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN). Aunque existen ya varios trabajos relacionados con la temática, la mayoría de ellos únicamente usan textos en inglés. Sin embargo, el número de páginas webs, blogs u opiniones vertidas en Internet que usan cualquier idioma, no sólo el inglés, crece exponencialmente. De hecho, otros idiomas como el español incrementan su presencia en la red día a día. Es por ello que en este trabajo se presenta un estudio experimental sobre un corpus de opiniones sobre películas escrito en español. Nuestro objetivo principal consiste en comprobar cómo se comportan varios clasificadores entrenados para determinar la polaridad de las opiniones en dicho corpus. Para ello hemos usado dos clasificadores (SVM y Naïve Bayes) variando además distintos parámetros como el esquema de pesado o la utilización o no de stopper y stemmer. Los experimentos realizados muestran que SVM se comporta mejor que Naïve Bayes y que el uso de stopper y stemmer también mejora los resultados.