Títol: | Emotiblog: A model to learn subjective information detection in the new textual genres of the Web 2.0 |
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Tipus: | defensa de tesi doctoral | |
Per: | Ester Boldrini | |
Lloc: | Claude Shannon | |
Dia/hora: | 11.00 23/01/2012 | |
Duració aproximada: | 3:00 hores | |
Persona de contacte: | Moreda Pozo, Paloma (moredadlsi.ua.es) | |
Resum: | 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 |
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