Análisis de Sentimiento en Tweets de Fútbol Argentino

Resumen:

En la actualidad la cantidad de datos que se genera en las redes sociales es gigantesca. Aquí es donde los sistemas de Análisis de Sentimiento resultan de gran utilidad, ya que su principal objetivo es identificar opiniones positivas o negativas en los textos de los usuarios sobre algún producto o marca. Para la construcción de sistemas de Análisis de Sentimiento se utilizan conjuntos de datos anotados con polaridad. Sin embargo, los recursos disponibles para el idioma español son limitados, particularmente para el castellano de Argentina a donde prácticamente no existen. En este trabajo construimos un corpus de tweets en español de Argentina orientado al tópico del Fútbol Argentino. Para ello se recolectó una gran cantidad de tweets, que luego pasó por etapas de filtrado y anotación realizada por voluntarios, aplicando criterios claros y explícitos definidos por nosotros. Luego, diseñamos e implementamos distintos sistemas de clasificación de sentimiento, usando técnicas estándar de preprocesamiento, recursos lingüísticos y distintas representaciones de los tweet. Realizamos experimentos utilizando para entrenar y evaluar el corpus de nuestra creación, así como también otros corpus en español previamente existentes. Finalmente hicimos un análisis de los modelos y de los resultados de la evaluación.