Las emociones juegan un rol importante en la inteligencia y el comportamiento humano y son un importante vehículo de comunicación. Por lo tanto, la integración de las emociones en los modelos computacionales pueden mejorar la interacción de los sistemas persona-ordenador. En este artículo, presentamos un estudio de diferentes enfoques de aprendizaje automático para reconocer automáticamente las emociones en mensajes escritos en español en los medios sociales. Aunque el tratamiento computacional de las emociones es más difícil que otras tareas de Análisis de Sentimientos, la línea de base de algunos algoritmos de aprendizaje automático alcanzan una precisión aceptable que demuestra que es posible abordar el problema utilizando algunas técnicas básicas del Procesamiento del Lenguaje Natural. En este estudio hemos experimentado con la integración de conocimientos de diferentes recursos léxicos afectivos concluyendo que la incorporación de estos recursos conduce a una mejora sobre la mayoría de los resultados obtenidos con los algoritmos probados. De hecho, observamos que el uso de recursos generados especialmente para el reconocimiento de emociones en otros idiomas distintos del inglés es un enfoque prometedor para mejorar los sistemas básicos de aprendizaje automático. En particular, utilizamos un recurso léxico español y observamos que siempre mejora los resultados. En el mejor de los casos, mejora el 6,15% de los resultados obtenidos usando el clasificador Naive Bayes.
Cita Bibliográfica: Future Generation Computer Systems.
Autores: Plaza del Arco, Flor Miriam | Martín Valdivia, María Teresa | Ureña López, L. Alfonso | Mitkov, R (2019)
URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0167739X1931163X
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