Browsing by Author "Trossero, Sebastián"

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    Determinación de relevancia de palabras para procesos con dominios restringidos
    (2022-11-03) Rosenbrock, Germán; Trossero, Sebastián; Alvarez, Claudia Mabel; Heit, Fernando; Pascal, Andrés Jorge; López De Luise, María Daniela
    En este trabajo se propone un modelo basado en Minería de Textos para la determinación de relevancia que permita la extracción de palabras específicas de un dominio (Domain-Specific Word Extraction). El alcance de la presente propuesta se remite a determinar la importancia de las palabras en el ámbito de regulaciones universitarias, en base a corpus definidos específicamente para evaluar y validar este contexto restringido. Para esto, se emplean cuatro corpus, tres de ellos de dominios relacionados con regulaciones pero aplicados a otros fueros: Regulaciones Universitarias, Regulaciones Impositivas, Regulaciones del Código Civil y un corpus genérico. Se presentan y aplican tests estadísticos pertenecientes a la minería de textos para lenguaje español, y finalmente se comparan las palabras más relevantes del dominio de las regulaciones universitarias con un conjunto de palabras claves extraídas manualmente por especialistas, a fin de validar la propuesta.
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    Técnicas de análisis de sentimientos aplicadas a la valoración de opiniones en el lenguaje español
    (2021-10-08) Rosenbrock, Germán; Trossero, Sebastián; Pascal, Andrés Jorge
    En el presente existen grandes cantidades de datos en formato de texto escritos en el lenguaje natural, disponibles principalmente en sitios web y redes sociales, que crece día a día. El análisis manual de estos volúmenes de información es actualmente impráctico y costoso, por lo cual se hace necesario el uso de técnicas automatizadas para su procesamiento y análisis. La Minería de Opinión o Análisis de Sentimientos estudia la extracción de información a partir de datos subjetivos y es relativamente reciente. En los últimos años se han propuesto varios modelos de procesamiento del lenguaje natural para resolver el problema particular de clasificación de sentimientos. En este trabajo examinamos el rendimiento de varios de estos modelos aplicados a un caso donde los textos están escritos en el lenguaje castellano coloquial, lo que representa un desafío adicional. El caso propuesto es un conjunto de más de 50.000 reseñas de películas, extraídas del sitio www.cinesargentinos.com.ar.