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.

Elaboración de un plan de gestión de residuos sólidos y estudio de los factores que inciden en la eficiencia y eficacia del plan en las Mecánicas-talleres MAGL y J. J. & Hijos

La generación de residuos sólidos dentro de las mecánicas automotrices en la actualidad, se ha convertido en unos de los principales problemas difíciles de manejar y solucionar, debido al incremento y demanda de vehículos, generando un impacto ambiental negativo tanto en el área de trabajo como en la ciudad. Por tal razón, en varias ciudades del Ecuador y del mundo se ha propuesto la implementación de diferentes planes para el manejo de Residuos Sólidos en este sector. El presente estudio está enfocado a la elaboración de un plan de gestión de Residuos Sólidos, aplicado a dos mecánicas automotrices de la ciudad de Cuenca: J.J. & HIJO y MAGL, realizando de esta manera un análisis a los factores que inciden en la eficiencia y eficacia del mismo. El diseño y aplicación del plan de gestión permitirá estimar el grado de impacto ambiental producido por la generación de los residuos en mecánicas automotrices, por otro lado permitirá la optimización de recursos, disminución de impactos y contaminaciones ambientales, mejoras en el sistema de clasificación, recolección, transporte y disposición final de los desechos e impulsar la conservación de ambiente que nos rodea.