Multi-class sentiment analysis using a hierarchical logistic model tree approach

En este trabajo se propone un nuevo sistema híbrido para el análisis de sentimientos en clase múltiple basado en el uso del diccionario General Inquirer (GI) y un enfoque jerárquico del clasificador Logistic Model Tree (LMT). Este nuevo sistema se compone de tres capas, la capa bipolar (BL) que consta de un LMT (LMT-1) para la clasificación de la polaridad de sentimientos, mientras que la segunda capa es la capa de la Intensidad (IL) y comprende dos LMTs (LMT-2 y LMT3) para detectar por separado tres intensidades de sentimientos positivos y tres intensidades de sentimientos negativos. Sólo en la fase de construcción, la capa de Agrupación (GL) se utiliza para agrupar las instancias positivas y negativas mediante el empleo de 2 k-means, respectivamente. En la fase de Pre-procesamiento, los textos son segmentados por palabras que son etiquetadas, reducidas a sus raíces y sometidas finalmente al diccionario GI con el objetivo de contar y etiquetar sólo los verbos, los sustantivos, los adjetivos y los adverbios con 24 marcadores que se utilizan luego para calcular los vectores de características. En la fase de Clasificación de Sentimientos, los vectores de características se introducen primero al LMT-1, a continuación, se agrupan en GL según la etiqueta de clase, después se etiquetan estos grupos de forma manual, y finalmente las instancias positivas son introducidas a LMT-2 y las instancias negativas a LMT-3. Los tres árboles están entrenados y evaluados usando las bases de datos Movie Review y SenTube con validación cruzada estratificada de 10-pliegues. LMT-1 produce un árbol de 48 hojas y 95 de tamaño, con 90,88% de exactitud, mientras que tanto LMT-2 y LMT-3 proporcionan dos árboles de una hoja y uno de tamaño, con 99,28% y 99,37% de exactitud,respectivamente. Los experimentos muestran que la metodología de clasificación jerárquica propuesta da un mejor rendimiento en comparación con otros enfoques prevalecientes.

Semiología del uso del twitter en la información publicada de 20 periodistas que tienen cuentas activas en Cuenca

Esta tesina es una investigación sobre la evolución del periodismo tradicional al periodismo digital en el mundo 2.0 y el nuevo reto que tiene para los periodistas sumarse a esta vertiginosa evolución de los medios en la Internet. Este trabajo se fundamenta en la aparición de la plataforma Twitter, un espacio que los periodistas y los medios de comunicación han encontrado para compartir la información segundo a segundo. El Twitter con el pasar de los días se ha convertido en una herramienta útil para el trabajo cotidiano de los periodistas en donde además de encontrar noticias actualizadas también pueden encontrar fuentes y espacios de debate sobre el periodismo. El propósito es establecer una guía de trabajo para los periodistas que se suman a esta nueva tecnología para informar. Además establece direccionamientos para cuidar su reputación en línea con el objetivo de en medida de lo posible disminuir los errores que se comenten en la red al transmitir sus noticias.