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.

El desarrollo del sistema energético solar-hidrógeno en América Latina: potencialidades, oportunidades y barreras

El Sistema Energético Solar-Hidrógeno (SESH) constituye un sistema energético cuya fuente primaria es la energía solar, directa o indirecta, y la secundaria el hidrógeno. Actualmente, se considera como la mejor opción para complementar en el mediano y sustituir en el largo plazo, al actual sistema energético basado en fuentes fósiles. En este contexto se desenvuelve este trabajo, cuyo objetivo es identificar y analizar los factores intervinientes en el desarrollo del SESH en el ámbito latinoamericano, mediante una investigación documental basada en una amplia revisión bibliográfica. Se obtiene que la mayoría de países latinoamericanos disponen de ingentes potenciales aprovechables de energías renovables que harían posible y atractiva económicamente la implantación del SESH; que la hidrogenaría y biomasa son las fuentes más adecuadas como base para esta implantación, tanto por su potencial como por su presencia en la matriz energética y costos del SESH. Los estudios indican que la energización rural y el transporte urbano constituyen nichos de oportunidad para la penetración del SESH. También se reportan barreras: acciones de investigación escasas y concentradas en pocos países, un exiguo talento humano formado y capacitado para operar y desarrollar esta tecnología, como resultado de una débil oferta formativa; y la carencia de un marco legal e institucional que incentive el desarrollo de este sistema. Se concluye que sólo con la acción concertada de centros de investigación, universidades y la empresa privada, bajo la tutela del estado, se logrará que este elemento químico singular conduzca el desarrollo humano de la región por caminos sustentables.