Análisis de sentimientos para textos cortos en español, una revisión del estado del arte

Actualmente las redes sociales son el medio de comunicación más utilizado por los usuarios en general. El análisis automático de las opiniones y comentarios emitidos en temas de interés como, por ejemplo: ciencia, tecnología, política, etc., requieren una revisión exhaustiva que gracias al análisis de sentimientos se logra determinar lo que los usuarios quieren expresar. En la actualidad existen una gran cantidad de herramientas que permiten realizar este análisis de sentimientos para textos cortos. Sin embargo, la mayoría se enfoca en el idioma inglés. Este artículo tiene como objetivo el estudio de herramientas y Corpus utilizados para el análisis de sentimientos de textos en español mediante un estudio del estado del arte. Entre los resultados más importantes se encontró que el corpus más utilizado es el TASS, Además se realizó una comparación entre los métodos utilizados, entre ellos se pueden destacar SentiWordNet, Bayes, iSol, siendo el más eficiente SVM.In general, social networks are currently used by users for communication, comments, and opinions. So, the automatic analysis of them on topics of interest requires an exhaustive review by machines. With sentiment analysis, it is possible to determine what users want to express. Currently, many tools allow this sentiment analysis to be carried out for short texts. However, most of them are focused on the English language. This article aims to study the tools and Corpus used to analyze sentiments of texts in Spanish through state of art. Among the most important results, it was found that the most used Corpus is the TASS. In addition, a comparison was made between the methods used, including SentiWordNet, Bayes, iSol, the most efficient being SVM

team UTB-NLP at finances 2023: financial targeted sentiment analysis using a phonestheme semantic approach

Sentiment analysis in the financial domain is a challenging task that plays a crucial role in understanding public opinion, monitoring market trends, and assessing the impact of news on economic agents. In this shared task, we address targeted sentiment analysis in the financial domain, focusing on identifying the main economic target in news headlines and determining the sentiment polarity towards such targets. We propose a methodology that combines transformer-based models and phonestheme embeddings to extract meaningful features from the text, which are then used in a support vector machine (SVM) classifier for sentiment classification. Our approach shows promising results, outperforming the baseline with an F1-score of 0.529229 in Task 1. This research contributes to financial sentiment analysis by addressing the complexity of financial language and considering multiple economic agents' perspectives.Universidad Tecnológica de Bolíva

FSAL: Lexicón financiero de sentimiento en español rioplatense diseñado para “Bolsas y Mercados Argentinos” (BYMA)

During the last decade studies have shown that lexicon-based Sentiment Analysis of tweets combined with Machine Learning techniques can be used to enhance Algorithmic Trading strategies. The aim of the present work is to show how a specific domain lexicon in finance for the Argentinian Markets (FSAL) provides a better outcome than a generic lexicon (SDAL). First, we introduce a finance tailor-made lexicon. Secondly, we experimentally show that our lexicon outperforms a general purpose one on a corpus of tweets previously classified collaboratively by specialists in finance. Then, we compare the lexicons applying three different Machine Learning algorithms. Finally, we introduce some preliminary results and conclusions.En la última década, se ha estudiado cómo el Análisis de Sentimiento basado en lexicones en combinación con técnicas de Machine Learning puede ser utilizado para optimizar estrategias de Trading Algorítmico. El presente trabajo tiene como objetivo mostrar que un lexicón de dominio específico en finanzas (FSAL) diseñado para Bolsas y Mercados Argentinos obtiene mejores resultados que un lexicón de propósitos generales (SDAL). Primero, proponemos un lexicón a medida en finanzas. Segundo, mostramos que nuestro lexicón supera los resultados obtenidos en comparación a los resultados de un lexicón de propósitos generales aplicado sobre un corpus compuesto por tweets de cuentas de comunidades de confianza de los mercados argentinos, previamente clasificado de manera colaborativa por expertos en finanzas. Luego, realizamos un estudio comparado de los lexicones aplicando diferentes técnicas de Machine Learning. Finalmente, presentamos algunos resultados preliminares y conclusiones