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La ley de Zipf para el castellano y herramientas para su computación

Authors
Publisher
Sociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Natural

Abstract

sepln09.pdf Caracterizacio´n de una entidad basada en opiniones: un estudio de caso∗ Opinion-based entity profiling: a case study Damiano Spina, Enrique Amigo´, Julio Gonzalo Grupo de PLN y RI de la UNED C/Juan de Rosal, 16. 28040 Madrid, Espan˜a {damiano,enrique,[email protected] Bernardino Beotas Grupo ALMA C/Valent´ın Beato, 23. 28037 Madrid, Espan˜a [email protected] Resumen: En este art´ıculo introducimos la tarea de caracterizacio´n de una entidad a trave´s de las valoraciones que sobre ella se vierten en la red, entendida como la agrupacio´n de valoraciones (positivas y negativas) equivalentes o muy similares. Se trata de un problema pra´ctico que se encuentra en el a´mbito de la gestio´n de la reputacio´n online, para el que todav´ıa no existen tareas ni benchmarks de referencia dentro del Procesamiento del Lenguaje Natural. A trave´s de un estudio de caso se muestran las dificultades intr´ınsecas de la tarea y se proporciona un baseline basado en el algoritmo de clustering Lingo. Palabras clave: miner´ıa de opiniones, gestio´n de la reputacio´n online, resumen de opiniones, agrupamiento Abstract: We introduce the opinion-based entity profiling task, understood as the automatic grouping of equivalent or very similar online opinions (both positive and negative) about an entity. This is a highly practical problem that arises in the context of online reputation management, but it has not been directly addressed by any Natural Language Processing evaluation campaign or specific benchmarking corpus. We use a case study to illustrate the challenges of the task, and we provide an initial baseline based on the Lingo clustering algorithm. Keywords: opinion mining, online reputation management, opinion summarization, clustering 1. Introduccio´n Las personas comparten sus opiniones sobre productos, personas y organizaciones en distintos sitios de la web como foros, blogs, redes sociales y sitios de valoraciones (Pollach, 2006; Dellarocas, Awad, y Zhang, 2004). Mo

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