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Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://hdl.handle.net/20.500.12008/2980 Cómo citar
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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorMinel, Jean-Luces
dc.contributor.advisorWonsever, Dinaes
dc.contributor.authorRosá Furman, Aialaes
dc.date.accessioned2014-11-24T22:37:15Z-
dc.date.available2014-11-24T22:37:15Z-
dc.date.issued2011es
dc.date.submitted20141202es
dc.identifier.citationROSÁ FURMAN, A. "Identificación de opiniones de diferentes fuentes en textos en español". Tesis de doctorado, Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería. Instituto de Computación – PEDECIBA, 2011.es
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12008/2980-
dc.description.abstractEste documento presenta un estudio de las expresiones que transmiten opiniones de diferentes fuentes en textos en español. El trabajo incluye la definición de un modelo para los predicados de opinión y sus argumentos (la fuente, el asunto y el mensaje), la creación de un léxico de predicados de opinión que tienen asociada nformación proveniente del modelo y la realización de tres sistemas informáticos. Desarrollamos un primer sistema, basado en reglas contextuales, que obtiene valores de medida F parcial (incluyendo entre los elementos correctos los elementos reconocidos en forma parcial) satisfactorios: 92 % para el predicado, 81 % para la fuente, 75 % para el asunto, 89 % para el mensaje y 85 % para la opinión completa. En particular, para el reconocimiento de la fuente se obtuvo un 79 % de medida F exacta (sin incluir elementos reconocidos en forma parcial). El segundo sistema desarrollado se basa en el modelo Conditional Random Fields (CRF) y se realizó solo para el reconocimiento de las fuentes. El sistema alcanza un valor de medida F exacta de 76 %. Un tercer sistema, que combina las dos técnicas anteriores incorporando la salida del sistema de reglas para el reconocimiento de fuentes como un nuevo atributo del sistema basado en CRF, mejora sensiblemente los resultados obtenidos por los dos sistemas anteriores: 83 % de medida F exacta. En cuanto al reconocimiento de las fuentes de las opiniones, nuestro sistema obtiene resultados muy satisfactorios (83 % de medida F exacta), si tomamos como referencia trabajos realizados para otros idiomas que pueden considerarse similares al nuestro, si bien presentan varias diferencias en su enfoque y su alcance.es
dc.description.abstractEstos trabajos alcanzan valores de medida F (exacta o parcial) que se sitúan entre 63 % y 89,5 %. Por otro lado, durante el desarrollo de esta tesis generamos diversos recursos de utilidad para el procesamiento automático del español: un léxico de predicados de opinión, un corpus de 13.000 palabras anotado con las opiniones y sus elementos y un corpus de 40.000 palabras anotado con los predicados de opinión y sus fuentes.es
dc.format.extent193 p.es
dc.format.mimetypeapplication/pdfes
dc.languageeses
dc.publisherUR. FI-INCO,es
dc.rightsLas obras depositadas en el Repositorio se rigen por la Ordenanza de los Derechos de la Propiedad Intelectual de la Universidad De La República. (Res. Nº 91 de C.D.C. de 8/III/1994 – D.O. 7/IV/1994) y por la Ordenanza del Repositorio Abierto de la Universidad de la República (Res. Nº 16 de C.D.C. de 07/10/2014)es
dc.subjectProcesamiento del Lenguaje Naturales
dc.subjectMinería de Opinioneses
dc.subjectDiscurso Reproducidoes
dc.subjectReglas Contextualeses
dc.subjectConditional Random Fieldses
dc.titleIdentificación de opiniones de diferentes fuentes en textos en españoles
dc.typeTesis de doctoradoes
thesis.degree.grantorUniversidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería. Instituto de Computación – PEDECIBAes
thesis.degree.nameDoctor en Informáticaes
dc.rights.licenceLicencia Creative Commons Atribución – No Comercial – Sin Derivadas (CC BY-NC-ND 4.0)es
Aparece en las colecciones: Tesis de posgrado - Instituto de Computación

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