Sentiment analysis and topic detection of Spanish tweets: a comparative study of NLP techniques

Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10045/27863
Información del item - Informació de l'item - Item information
Title: Sentiment analysis and topic detection of Spanish tweets: a comparative study of NLP techniques
Other Titles: Análisis de sentimientos y detección de asunto de tweets en español: un estudio comparativo de técnicas de PLN
Authors: Fernández Anta, Antonio | Núñez Chiroque, Luis | Morere, Philippe | Santos Méndez, Agustín
Keywords: Análisis de sentimientos | Detección de asunto | Sentiment analysis | Topic detection
Knowledge Area: Lenguajes y Sistemas Informáticos
Issue Date: Mar-2013
Publisher: Sociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Natural
Citation: FERNÁNDEZ ANTA, Antonio, et al. “Sentiment analysis and topic detection of Spanish tweets: a comparative study of NLP techniques”. Procesamiento del Lenguaje Natural. N. 50 (2013). ISSN 1135-5948, pp. 45-52
Abstract: Se está invirtiendo mucho esfuerzo en la construcción de soluciones efectivas para el análisis de sentimientos y detección de asunto, pero principalmente para textos en inglés. Usando un corpus de tweets en español, presentamos aquí un análisis comparativo de diversas aproximaciones y técnicas de clasificación para estos problemas. | A significant amount of effort is been invested in constructing effective solutions for sentiment analysis and topic detection, but mostly for English texts. Using a corpus of Spanish tweets, we present a comparative analysis of different approaches and classification techniques for these problems.
Sponsor: Partially funded by Factory Holding Company 25, S.L.
URI: http://hdl.handle.net/10045/27863
ISSN: 1135-5948
Language: eng
Type: info:eu-repo/semantics/article
Peer Review: si
Appears in Collections:Procesamiento del Lenguaje Natural - Nº 50 (2013)

Files in This Item:
Files in This Item:
File Description SizeFormat 
ThumbnailPLN_50_05.pdf895,04 kBAdobe PDFOpen Preview


Items in RUA are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.