4 resultados para Análisis de sentimientos

em Universidad Politécnica de Madrid


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El análisis de sentimientos de textos en las redes sociales se ha convertido en un área de investigación cada vez más relevante debido a la influencia que las opiniones expresadas tienen en potenciales usuarios. De acuerdo con una clasificación conceptual de sentimientos y basándonos en un corpus de diversos dominios comerciales, hemos trabajado en la confección de reglas que permitan la clasificación de dichos textos según el sentimiento expresado con respecto a una marca, empresa o producto. Con la ayuda de una base de datos de colocaciones (Badele3000) y un gestor de corpus (Calíope) se han creado 200 reglas en español que han puesto de manifiesto algunas consideraciones a tener en cuenta en la siguiente fase del trabajo.

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Esta tesis presenta un modelo, una metodología, una arquitectura, varios algoritmos y programas para crear un lexicón de sentimientos unificado (LSU) que cubre cuatro lenguas: inglés, español, portugués y chino. El objetivo principal es alinear, unificar, y expandir el conjunto de lexicones de sentimientos disponibles en Internet y los desarrollados a lo largo de esta investigación. Así, el principal problema a resolver es la tarea de unificar de forma automatizada los diferentes lexicones de sentimientos obtenidos por el crawler CSR, porque la unidad de medida para asignar la intensidad de los valores de la polaridad (de forma manual, semiautomática y automática) varía de acuerdo con las diferentes metodologías utilizadas para la construcción de cada lexicón. La representación codificada de la estructura de datos de los términos presenta también una variación en la estructura de lexicón a lexicón. Por lo que al unificar en un lexicón de sentimientos se hace posible la reutilización del conocimiento recopilado por los diferentes grupos de investigación y se incrementa, a la vez, el alcance, la calidad y la robustez de los lexicones. Nuestra metodología LSU calcula un valor unificado de la intensidad de la polaridad para cada entrada léxica que está presente en al menos dos de los lexicones de sentimientos que forman parte de este estudio. En contraste, las entradas léxicas que no son comunes en al menos dos de los lexicones conservan su valor original. El coeficiente de Pearson resultante permite medir la correlación existente entre las entradas léxicas asignándoles un rango de valores de uno a menos uno, donde uno indica que los valores de los términos están perfectamente correlacionados, cero indica que no existe correlación y menos uno significa que están inversamente correlacionados. Este procedimiento se lleva acabo con la función de MetricasUnificadas tanto en la CPU como en la GPU. Otro problema a resolver es el tiempo de procesamiento que se requiere para realizar la tarea de unificación de la intensidad de la polaridad y con ello alcanzar una cobertura mayor de lemas en los lexicones de sentimientos existentes. Asimismo, la metodología LSU utiliza el procesamiento paralelo para unificar los 155 802 términos. El algoritmo LSU procesa mediante cargas iguales el subconjunto de entradas léxicas en cada uno de los 1344 núcleos en la GPU. Los resultados de nuestro análisis arrojaron un total de 95 430 entradas léxicas donde 35 201 obtuvieron valores positivos, 22 029 negativos y 38 200 neutrales. Finalmente, el tiempo de ejecución fue de 2,506 segundos para el total de las entradas léxicas, lo que permitió reducir el procesamiento de cómputo hasta en una tercera parte con respecto al algoritmo secuencial. De estos resultados se concluye que al lograr un lexicón de sentimientos unificado que permite homogeneizar la intensidad de la polaridad de las unidades léxicas (con valores positivos, negativos y neutrales) deriva no sólo en el análisis semántico del corpus basado en los términos con una mayor carga de polaridad, o del resumen de las valoraciones o las tendencias de neuromarketing, sino también en aplicaciones como el etiquetado subjetivo de sitios web o de portales sintácticos y semánticos, por mencionar algunas. ABSTRACT This thesis presents an approach to create what we have called a Unified Sentiment Lexicon (USL). This approach aims at aligning, unifying, and expanding the set of sentiment lexicons which are available on the web in order to increase their robustness of coverage. One problem related to the task of the automatic unification of different scores of sentiment lexicons is that there are multiple lexical entries for which the classification of positive, negative, or neutral P, N, Z depends on the unit of measurement used in the annotation methodology of the source sentiment lexicon. Our USL approach computes the unified strength of polarity of each lexical entry based on the Pearson correlation coefficient which measures how correlated lexical entries are with a value between 1 and - 1 , where 1 indicates that the lexical entries are perfectly correlated, 0 indicates no correlation, and -1 means they are perfectly inversely correlated and so is the UnifiedMetrics procedure for CPU and GPU, respectively. Another problem is the high processing time required for computing all the lexical entries in the unification task. Thus, the USL approach computes a subset of lexical entries in each of the 1344 GPU cores and uses parallel processing in order to unify 155,802 lexical entries. The results of the analysis conducted using the USL approach show that the USL has 95,430 lexical entries, out of which there are 35,201 considered to be positive, 22,029 negative, and 38,200 neutral. Finally, the runtime was 2.505 seconds for 95,430 lexical entries; this allows a reduction of the time computing for the UnifiedMetrics by 3 times with respect to the sequential implementation. A key contribution of this work is that we preserve the use of a unified sentiment lexicon for all tasks. Such lexicon is used to define resources and resource-related properties that can be verified based on the results of the analysis and is powerful, general and extensible enough to express a large class of interesting properties. Some applications of this work include merging, aligning, pruning and extending the current sentiment lexicons.

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La relación entrenador-deportista estudia, dentro del ámbito de la psicología social en el deporte, la interacción de los comportamientos, sentimientos y emociones de ambos miembros de la pareja. Se entiende como un proceso en el que antecedentes como la edad, el género o las características esperadas en el otro condicionan el desarrollo de diferentes componentes, los cuales determinan la calidad de la relación, obteniéndose diferentes resultados tanto a nivel deportivo como personal. En la presente tesis se han estudiado 12 relaciones positivas entrenador-deportista en categorías de formación en baloncesto con el objetivo de conocer los condicionantes, componentes, estrategias y resultados de relaciones efectivas. Para ello, se ha realizado un estudio cualitativo, cuya muestra (N=24) se ha seleccionado de manera deliberada discriminando variables como el nivel deportivo del equipo, las características del entrenador, la duración y la calidad de la relación. Las 12 díadas participaban en el máximo nivel de su categoría, tenían una duración mínima de dos temporadas y fueron calificadas como positivas por los entrenadores principales. La investigación se ha llevado a cabo desde la perspectiva holística del fenómeno, teniendo en cuenta tanto el punto de vista del entrenador como el del jugador. Para la recogida de datos se utilizó la entrevista semiestructurada y en profundidad. Los resultados señalan la necesidad de desarrollar estrategias que promuevan y mantengan relaciones de calidad en baloncesto, ya que éstas tienen un alto impacto en el progreso deportivo y personal de los jugadores jóvenes en baloncesto. Entre los condicionantes de la relación entrenador-deportista se ha percibido que las expectativas formadas en los primeros contactos pueden determinar la calidad de la relación. Por otro lado, los componentes dan lugar a resultados como el crecimiento a nivel personal por parte de los jugadores o un mayor rendimiento deportivo, producido en gran medida por la satisfacción y el bienestar psicológico tanto del entrenador como del jugador. Por último, los resultados indican la importancia de adecuar el comportamiento del entrenador a las características propias de los jugadores en cada categoría de formación. ABSTRACT The coach-athlete relationship studies, within the field of social psychology in sport, the interaction of behavior, feelings and emotions in both partners. It is understood as a process in which antecedents such as age, gender or expectations develop different components. The quality of the relationship is determined by these three elements, leading to different results in sport performance as in personal variables. This thesis examined 12 positive coach-athlete rapports in youth basketball teams in order to better understand the determinants, components, strategies and outcomes of effective relationships. A qualitative study has been carried out. The sample (N = 24) is selected deliberately discriminating variables such as the team’s sportive level, coach characteristics, duration and quality of the relationship. Twelve dyads participated at the highest level in its category, had a minimum of two seasons and were rated as positive by head coaches. The research was conducted from a holistic perspective of the phenomenon, taking into account the point of view of both the coach and the player. Indepth semi-structured interview was used for data collection. The results report the need to develop strategies to promote and maintain high quality relationships in basketball, because they have an important impact in sport and personal development of young basketball players. Expectations raised through different impression cues in the first contacts can determine the quality of the relationship. On the other hand, the components lead to results such as players’ personal growth or sport performance, largely produced by the satisfaction and psychological well being of both the coach and the player. Finally, the results indicate the importance of adapting the coach’s behavior to the characteristics of the different stages of young athletes’ development.

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El habla es la principal herramienta de comunicación de la que dispone el ser humano que, no sólo le permite expresar su pensamiento y sus sentimientos sino que le distingue como individuo. El análisis de la señal de voz es fundamental para múltiples aplicaciones como pueden ser: síntesis y reconocimiento de habla, codificación, detección de patologías, identificación y reconocimiento de locutor… En el mercado se pueden encontrar herramientas comerciales o de libre distribución para realizar esta tarea. El objetivo de este Proyecto Fin de Grado es reunir varios algoritmos de análisis de la señal de voz en una única herramienta que se manejará a través de un entorno gráfico. Los algoritmos están siendo utilizados en el Grupo de investigación en Aplicaciones MultiMedia y Acústica de la Universidad Politécnica de Madrid para llevar a cabo su tarea investigadora y para ofertar talleres formativos a los alumnos de grado de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería y Sistemas de Telecomunicación. Actualmente se ha encontrado alguna dificultad para poder aplicar los algoritmos ya que se han ido desarrollando a lo largo de varios años, por distintas personas y en distintos entornos de programación. Se han adaptado los programas existentes para generar una única herramienta en MATLAB que permite: . Detección de voz . Detección sordo/sonoro . Extracción y revisión manual de frecuencia fundamental de los sonidos sonoros . Extracción y revisión manual de formantes de los sonidos sonoros En todos los casos el usuario puede ajustar los parámetros de análisis y se ha mantenido y, en algunos casos, ampliado la funcionalidad de los algoritmos existentes. Los resultados del análisis se pueden manejar directamente en la aplicación o guardarse en un fichero. Por último se ha escrito el manual de usuario de la aplicación y se ha generado una aplicación independiente que puede instalarse y ejecutarse aunque no se disponga del software o de la versión adecuada de MATLAB. ABSTRACT. The speech is the main communication tool which has the human that as well as allowing to express his thoughts and feelings distinguishes him as an individual. The analysis of speech signal is essential for multiple applications such as: synthesis and recognition of speech, coding, detection of pathologies, identification and speaker recognition… In the market you can find commercial or open source tools to perform this task. The aim of this Final Degree Project is collect several algorithms of speech signal analysis in a single tool which will be managed through a graphical environment. These algorithms are being used in the research group Aplicaciones MultiMedia y Acústica at the Universidad Politécnica de Madrid to carry out its research work and to offer training workshops for students at the Escuela Técnica Superior de Ingeniería y Sistemas de Telecomunicación. Currently some difficulty has been found to be able to apply the algorithms as they have been developing over several years, by different people and in different programming environments. Existing programs have been adapted to generate a single tool in MATLAB that allows: . Voice Detection . Voice/Unvoice Detection . Extraction and manual review of fundamental frequency of voiced sounds . Extraction and manual review formant voiced sounds In all cases the user can adjust the scan settings, we have maintained and in some cases expanded the functionality of existing algorithms. The analysis results can be managed directly in the application or saved to a file. Finally we have written the application user’s manual and it has generated a standalone application that can be installed and run although the user does not have MATLAB software or the appropriate version.