Compositional language processing for multilingual sentiment analysis

Abstract

Esta tese presenta novas técnicas no ámbito da análise do sentimento e da clasificación da polaridade, orientadas a obter o sentimento dunha frase, oración ou documento seguindo aproximacións baseadas no procesamento da linguaxe natural. En particular, centrámosnos en métodos capaces de manexar a semántica composicional: métodos coa habilidade para compor o sentimento de oracións onde o sentimento global pode ser distinto, ou incluso oposto, do que se obtería individualmente para cada un dos seus términos; e como ditos métodos poden ser aplicados en entornos multilingües. Na primeira parte da tese, introducimos aproximacións baseadas en coñecemento; para calcular a orientación semántica a nivel de oración, tendo en conta construccións lingüísticas importantes no ámbito que nos ocupa (por exemplo, a negación, a intensificación ou as oracións subordinadas adversativas). Na segunda parte, describimos como podemos construir clasificadores de polaridade baseados en aprendizaxe automática e que combinan información léxica, sintáctica e semántica, centrándonos en textos curtos e de pobre calidade gramatical. Os experimentos levados a cabo sobre coleccións estándar e competicións de avaliación internacionais mostran a efectividade dos métodos aquí propostos, en entornos monolingües, multilingües e de code-switching. As contribucións presentadas nesta tese teñen diversas aplicacións na era da Web 2.0 e das redes sociais, como determinar a opinión que a sociedade ten sobre un produto, celebridade ou evento; identificar os seus puntos fortes e febles ou monitorizar como esas opinións evolucionan o largo do tempo. Como punto final, tamén amosamos como algúns dos modelos aquí propostos poden ser útiles para outras tarefas de análise de datos.