Generación y pesado de skipgrams y su aplicación al análisis de sentimientos

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10045/133266
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Campo DCValorIdioma
dc.contributorProcesamiento del Lenguaje y Sistemas de Información (GPLSI)es_ES
dc.contributor.authorFernández Martínez, Javier-
dc.contributor.authorGutiérrez, Yoan-
dc.contributor.authorMartínez-Barco, Patricio-
dc.contributor.otherUniversidad de Alicante. Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticoses_ES
dc.date.accessioned2023-03-31T16:06:01Z-
dc.date.available2023-03-31T16:06:01Z-
dc.date.issued2023-03-
dc.identifier.citationProcesamiento del Lenguaje Natural. 2023, 70: 213-223. https://doi.org/10.26342/2023-70-17es_ES
dc.identifier.issn1135-5948-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10045/133266-
dc.description.abstractEl modelado de skipgrams es una técnica para la generación de términos multi-palabra que conserva parte de la secuencialidad y flexibilidad del lenguaje. Sin embargo, en algunos casos el número de skipgrams generados puede ser excesivo a medida que se aumenta la distancia entre palabras. Además, esta distancia no suele ser tenida en cuenta a la hora de valorar los términos que se generan. En este trabajo proponemos una técnica para la generación y filtrado eficientes de skipgrams y un esquema de pesado que tiene en cuenta la distancia entre los términos, dando más importancia a aquellos más cercanos. Aplicaremos y evaluaremos estas propuestas en la tarea de análisis de sentimientos.es_ES
dc.description.abstractSkipgram modelling is a technique for generating multi-word terms that preserves some of the sequentiality and flexibility of the language. However, in some cases the number of skipgrams generated may become excessive as the distance between words increases. Moreover, this distance is often not taken into account when evaluating the terms that are generated. In this paper we propose a technique for efficient skipgram generation and filtering, and a weighing scheme that takes into account the distance between terms, giving more importance to those closer. We will apply and evaluate these proposals in the task of sentiment analysis.es_ES
dc.description.sponsorshipEsta investigación ha sido financiada por la Universidad de Alicante, el Ministerio de Ciencia e Innovación de España, la Generalitat Valenciana y el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER) a través de la siguiente financiación: a nivel nacional, se concedieron los proyectos TRIVIAL (PID2021-122263OB-C22), Social-Trust (PDC2022-133146-C22) y CLEARTEXT (TED2021-130707B-I00), financiados por MCIN/AEI/10.13039/501100011033 y European Union NextGenerationEU/PRTR; a nivel regional, la Generalitat Valenciana (Conselleria d’Educació, Investigació, Cultura i Esport), concedió financiación para NL4DISMIS (CIPROM/2021/21). Además, contó con el apoyo de dos acciones COST: CA19134 - “Distributed Knowledge Graphs” y CA19142 - “Leading Platform for European Citizens, Industries, Academia, and Policymakers in Media Accessibility”.es_ES
dc.languagespaes_ES
dc.publisherSociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Naturales_ES
dc.rights© Sociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Natural. Distribuido bajo Licencia Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0es_ES
dc.subjectSkipgramses_ES
dc.subjectGeneración de términoses_ES
dc.subjectPesado de términoses_ES
dc.subjectAnálisis de sentimientoses_ES
dc.subjectTerm generationes_ES
dc.subjectTerm weightinges_ES
dc.subjectSentiment analysises_ES
dc.titleGeneración y pesado de skipgrams y su aplicación al análisis de sentimientoses_ES
dc.title.alternativeSkipgrams Generation and Weighting and its Application to Sentiment Analysises_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articlees_ES
dc.peerreviewedsies_ES
dc.identifier.doi10.26342/2023-70-17-
dc.relation.publisherversionhttps://doi.org/10.26342/2023-70-17es_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.relation.projectIDinfo:eu-repo/grantAgreement/AEI/Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2021-2023/PID2021-122263OB-C22es_ES
dc.relation.projectIDinfo:eu-repo/grantAgreement/AEI/Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2021-2023/PDC2022-133146-C22es_ES
dc.relation.projectIDinfo:eu-repo/grantAgreement/AEI/Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2021-2023/TED2021-130707B-I00es_ES
Aparece en las colecciones:Procesamiento del Lenguaje Natural - Nº 70 (2023)
INV - GPLSI - Artículos de Revistas

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