Subject,"Start Date","Start Time","End Date","End Time","All Day Event",Description,Location,Private
"Emotiblog: A model to learn subjective information detection in the new textual genres of the Web 2.0",23/01/2012,"11:00:00",23/01/2012,14:00:00,False,"Por: Ester Boldrini

Junto a la explosión de la Web 2.0, nuevos tipos de textos, como foros o blogs, han incrementado su presencia de una manera exponencial. Estos nuevos tipos de texto se caracterizan principalmente por su alto contenido subjetivo ya que reflejan las opiniones de los usuarios a cerca de una amplia variedad de temas que afectan a las personas en muchos aspectos de su vida diaria. Por esta razón muchos investigadores en Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) han abarcado el problema de su tratamiento y explotación, dando lugar a lo que se ha denominado analisis de sentimientos. Sin embargo, los sistemas tradicionales de PLN no están pensados para el tratamiento de la información subjetiva y los sentimientos. Por ello en esta tesis se plantea analizar un tratamiento, procesamiento, e interpretacion efectivos de la información subjetiva. Esto conlleva la creación de sistemas para el entrenamiento y el testeo de procesos de distintos generos textuales y con varios niveles de granularidad. 

Para poder contribuir a este objetivo este trabajo:

- analiza y propone un esquema de anotacion a granularidad fina para poder capturar todos los matices del lenguaje y expresiones empleadas en los nuevos textuales
- anota una colección de entradas de blogs utilizando el esquema de anotación propuesto
- evalua intínsecamente la estabilidad del modelo de anotación creando modelos de aprendizaje automático con los elementos anotados, midiendo así el impacto de cada elemento
- evalua extrínsecamente la eficiencia del modelo y del corpus anotado aplicándolo a varias tareas de PLN: minería de opiniones, búsqueda de respuestas y generación de resúmenes automáticos","Claude Shannon",True