MIRACLE at NTCIR-7 MOAT: First experiments on multilingual opinion analysis

This paper describes the participation of MIRACLE research consortium at NTCIR-7 Multilingual Opinion Analysis Task, our first attempt on sentiment analysis and second on East Asian languages. We took part in the main mandatory opinionated sentence judgment subtask (to decide whether each sentence expresses an opinion or not) and the optional relevance and polarity judgment subtasks (to decide whether a given sentence is relevant to the given topic and also the polarity of the expressed opinion). Our approach combines a semantic languagedependent tagging of the terms of the sentence and the topic and three different ad-hoc classifiers that provide the specific annotation for each subtask, run in cascade. These models have been trained with the corpus provided in NTCIR-6 Opinion Analysis pilot task

Clasificación automática de vídeos

La actual tendencia a digitalizar los diferentes contenidos audiovisuales para su almacenamiento y posible explotación en medios informáticos y de telecomunicaciones está haciendo que distintas líneas de investigación se centren en procesar y analizar dichos documentos, así como buscar posibles soluciones a ciertos problemas y necesidades que traen consigo estos contenidos. La búsqueda de documentos en texto es una de las necesidades actuales mejor satisfechas mediante buscadores como Google o Yahoo en Internet, mas no es el caso de los contenidos audiovisuales. Poder consultar tanto por temática como por contenido en vídeos, audios y documentos de este estilo, abre un abanico de posibilidades bastante extenso. La clasificación automática de contenidos audiovisuales puede ayudar a digitalizar de forma más rápida los cientos de miles de contenidos de este tipo de años atrás, consiguiendo así un ahorro de recursos y de tiempo. Puede permitir detectar vídeos con contenidos violentos, pornográficos u otros que deban ser tratados de distinta manera por ciertos usuarios. El presente estudio pretende analizar las actuales técnicas de clasificación automática de vídeos, que distingue dos fases bien definidas, el reconocimiento automático del habla y la clasificación automática de texto. El reconocimiento automático del habla permite realizar la transcripción a texto del contenido audiovisual para posteriormente ser clasificado como un documento de texto. Las actuales líneas de investigación en clasificación automática de textos están bastante avanzadas y es por ello que el proyecto pretende seguir esta línea, convirtiendo los documentos audiovisuales en documentos de texto para, posteriormente ser procesados con técnicas de procesamiento del lenguaje natural y métodos de clasificación automática. En definitiva, la clasificación y búsqueda de documentos audiovisuales es algo necesario en la actualidad, y aunque de momento no sea una tarea prioritaria, poco a poco debe ganar posiciones, ya que, la sociedad y en concreto el mundo que rodea Internet, requiere de documentos como vídeos y audios donde los usuarios puedan realizar consultas sobre dichos contenidos. El proyecto que se presenta a continuación ha realizado un estudio avanzado sobre la clasificación automática de vídeos obteniendo unos resultados aceptables en un caso práctico realizado, con una precisión superior al 40% y una cobertura similar. Permite hacerse una idea de la viabilidad de estos sistemas y ofrece un estudio detallado de las actuales técnicas y líneas de investigación.Ingeniería Técnica en Informática de Gestió